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沙龙
1
回答
NOT
perceptron
的
双重
权重
和
偏差
应该
是什么
?
neural-network
、
logical-operators
、
perceptron
\n'.format(num_wrong)) print(output_frame.to_string(index=False)) 上面的
权重
和
偏差
应该
是什么
?由于它是一个
双重
权重
感知器,我感到困惑,我尝试了许多值,但最终至少有1个值是错误
的
浏览 14
提问于2020-04-14
得票数 0
1
回答
dnn模块
的
权重
和
偏置
的
内存布局
是什么
?
c++
、
opencv
、
deep-learning
我想知道dnn模块
的
内存布局,这样我就可以将
权重
移植到另一个库中。我可以访问
权重
和
偏差
,如下所示cv::Mat bias = input_net.getParam(input_layer_name.c_str(), 1); 如果我有一个卷积层,有3个输入过滤器,64个输出过滤器
和
3x3内核,内存布局会
是什么
样子?如果是卷积层,我
应
浏览 10
提问于2017-07-02
得票数 1
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1
回答
MATLAB R2007b:在MLP代码中显示最终
权重
和
偏差
matlab
我已经在MATBAL R2007b中构建了一个训练MultiLayer
Perceptron
的
代码,我需要一个命令来告诉我在模式训练之后网络
的
最终
权重
和
最终
偏差
。我不能使用命令wb = getwb(net),这是在R2010版本中出现
的
,因为我必须使用这个旧版本
的
Matlab。train(nnet, x, yd);y=sim(nnet,[0 0; 0 1; 1 0; 1 1
浏览 0
提问于2019-05-12
得票数 0
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1
回答
对于密集层
和
卷积层,重量初始化是否不同?
machine-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
data-science
、
activation-function
在稠密层中,人们
应该
根据一些经验法则来初始化
权重
。例如,对于RELU,
权重
应该
来自正态分布,并且
应该
用2/n重新标度,其中n是层
的
输入数()。 对于卷积层也是如此吗?在卷积层中初始化
权重
(
和
偏差
)
的
正确方法
是什么
?
浏览 2
提问于2018-01-07
得票数 1
回答已采纳
2
回答
scikit感知器偏置
python
、
scikit-learn
、
perceptron
我正在使用scikit类
Perceptron
提供
的
非常基本
的
线性分类器: clf.fit(X,Y) 我有一个X数组我
的
类有一个Y数组。我
的
数据有三类。我有两个问题:1)感知器算法需要一个
偏差
项。科学感知器是如何处理偏见
的
?我
应该
在我
的
输入X数据中添加一个“
偏差
列”(所有的)吗?或者,scikit感知器功能是否会
浏览 4
提问于2014-10-14
得票数 2
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1
回答
神经网络求解
neural-network
、
backpropagation
最初,我致力于训练我
的
网络解决XOR问题,以验证它在用于我
的
设计之前是否正确工作。读完后,我决定先把它训练成解题
和
门。我用乙状结肠作为传递函数
和
MSE来计算总误差。我使用了不同
的
学习率,在0.01到0.5之间。我每次对网络进行几次不同
的
迭代,从100次到1000次不等。我得到
的
最小总误差是0.08。这是可以接受
的
错误吗?我
的
第二个问题,我
应该
用阈值代替乙状结肠来解决
和
门吗?如果是,合适
的</
浏览 3
提问于2015-02-22
得票数 0
1
回答
神经网络中
的
阈值
和
偏差
machine-learning
、
neural-network
我是新手.我不明白为什么我们在MLP (Multi-Layer
Perceptron
)中使用阈值
和
偏差
??阈值
的
作用
是什么
,bias..And --我不知道输出
的
公式(在我们使用激活函数(例如sigmoid)之后
的
结果)跟随
偏差
和
threshold..In相同
的
文档,我看到:在MLP?中,偏置
浏览 1
提问于2013-08-21
得票数 3
2
回答
如何在MLPClassifier中设置初始
权重
?
scikit-learn
、
neural-network
我找不到一种方法来设置神经网络
的
初始
权重
,有人能告诉我如何设置吗?我使用
的
是python包sklearn.neural_network.MLPClassifier。下面是供参考
的
代码:classifier = MLPClassifier(solver="sgd")
浏览 0
提问于2017-06-11
得票数 9
1
回答
在Scala中实现
Perceptron
的
问题
algorithm
、
scala
、
perceptron
我理解这个理论,我也理解其他人在Python
和
Ruby中
的
解决方案。但是我不明白为什么我自己
的
Scala代码不能工作。获取
Perceptron
代码中
的
背景:根据该算法,我从
权重
(0.0、0.0、0.0)开始,其中weight2是一个学习
偏差
组件。下面是简单计算
权重
的
点积
和
向量x
的
代码: def h(weight:List[Double], p:Poi
浏览 3
提问于2015-09-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Perceptron
算法混淆
python
、
algorithm
、
perceptron
if x<=0: else: 这就是我需要实现该功能
的
地方: z = 但是,当我尝试使用我
的
公式时,但是用我
的
输入代码: return phi(z)assert predictOne(n
浏览 8
提问于2021-12-20
得票数 0
回答已采纳
2
回答
神经网络:用于猜测点相对于函数
的
位置
的
感知器
python
、
neural-network
、
perceptron
我正在用3个输入(x,y,bias=1)构建一个简单
的
感知器。一个有监督
的
学习模型被用来训练网络,其公式如下:error = desired - neuralAnswerimport numpy as np def
浏览 6
提问于2016-05-14
得票数 3
回答已采纳
2
回答
感知学习-更新
权重
perceptron
由于我是自学
的
,我看过各种各样
的
论文、教程、权力点等,有时他们似乎使用不同
的
算法来调整网络
的
权重
。 例如,有些包含学习率,另一些包含单个
权重
/输入产品,而另一些只是所有
权重
/输入产品
的
总和。那么,我是否正确地假设存在多个算法,它们都导致相同
的
最终
权重
矩阵/向量?
浏览 3
提问于2014-01-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
反向传播是否使用优化函数来更新
权重
?
deep-learning
、
backpropagation
、
optimizer-deeplearning
我知道反向传播计算成本函数相对于模型参数(
权重
和
偏差
)
的
导数。但是,我需要确保反向传播不会更新
权重
和
偏差
;相反,它使用优化器来更新
权重
和
偏差
,如Adam、Gradient Descent等 提前感谢
浏览 43
提问于2020-10-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如果h2o参数设置为FALSE,如何提取export_weights_and_bias模型中
的
权重
和
偏差
?
deep-learning
、
pojo
、
h2o
、
checkpoint
不幸
的
是,在构建模型时,我忘记设置导出
权重
和
偏差
= TRUE。无法弥补
的
能力让我头痛不已。为了让我生产,我需
浏览 2
提问于2017-06-03
得票数 1
2
回答
神经网络如何“记住”它学到
的
东西?
neural-network
我正在试图理解神经网络,从我所看到
的
一切来看,我知道它们是由节点创建
的
层组成
的
。这些节点通过“加权”连接相互连接,通过输入层传递值,这些值通过节点传递,根据连接
的
“
权重
”更改它们
的
值(对吗?)。网络是否记住了加权连接之间
的
模式?它是如何记住这种模式
的
?
浏览 25
提问于2018-12-16
得票数 5
回答已采纳
2
回答
Tensorflow采样软件最大损失正确使用
python
、
tensorflow
根据
和
(第1180行),sampled_softmax_loss
的
调用模式是: 'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))def tiny_
perceptron
,10)
和
(?,256)相乘张量。一般说来,我同意这一说法。如果tensorflow
浏览 6
提问于2017-05-05
得票数 4
回答已采纳
4
回答
和
感知器
的
重量
和
偏倚是多少?
python
、
pandas
、
neural-network
我正在实施
和
感知,并面临困难,以确定
权重
和
偏差
的
组合,以匹配它
和
真相表。下面是我写
的
密码:weight1 = 2.0bias = -\n'.format(num_wrong))我必须决定weight1,weight2
和</em
浏览 0
提问于2018-12-17
得票数 3
回答已采纳
1
回答
用全批量训练将字母图像训练成神经网络
python
、
numpy
、
machine-learning
、
neural-network
、
artificial-intelligence
根据(
Perceptron
),我想建立一个简单
的
(在最简单
的
水平上是为了学习目的)
的
神经网络(
Perceptron
),它可以训练识别"A“字母。在本教程中,在建议
的
示例中,他们构建了一个可以学习“
和
”逻辑运算符
的
网络。在这种情况下,我们有一些输入(4*3矩阵)
和
一个输出(4*1矩阵):每次用输入矩阵减去输出矩阵,计算误差
和
更新率等。 现在我想给一个图像作为输入,在这种情况下,我
的</em
浏览 2
提问于2016-11-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
pycaffe获取渐变/
权重
/
偏差
python
、
deep-learning
、
pycaffe
因此,我使用以下命令初始化了一个caffe.Net对象我想要得到每一层
的
激活,
权重
,
偏差
,梯度
和
参数。weight = np.array(network.params[x][0].data)这
应该
会给我每一层
的
激
浏览 11
提问于2018-12-10
得票数 0
1
回答
如何将两个(或更多)时间序列数据集提供给神经网络?
neural-network
例如,我希望网络根据过去
的
湿度趋势
和
过去
的
温度趋势来预测湿度。在这种情况下,我
应该
如何组织输入层?我会想,在一次系列赛中,我会在系列赛中使用一个规则
的
滑动窗口。对于两个系列,我是否只是将两个窗口(从湿度
和
温度序列)呈现到输入层,即窗口大小
的
两倍?如果没有,我如何配置输入层,使其不混淆两组培训数据?我只是让网络自己解决这个问题,还是有一种向网络提供两组(或更多)培训数据
的
首选方法?谢谢。
浏览 0
提问于2016-12-17
得票数 1
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