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回答
线性
与非
线性
神经网络
?
、
我对机器学习和
神经网络
很陌生。我知道如何建立一个非
线性
分类模型,但我目前的问题有一个连续的
输出
。我一直在寻找关于
神经网络
回归的信息,但我所遇到的只是关于
线性
回归的信息--没有关于非
线性
情况的信息。这很奇怪,因为为什么会有人用
神经网络
来解决简单的
线性
回归呢?这不就像用核弹杀死苍蝇吗? 所以我的问题是:是什么使
神经网络
非
线性
?(隐藏层?非
线性
激活
函数
?)或者我对“
线性
浏览 12
提问于2016-12-20
得票数 37
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1
回答
TensorFlow
/ PyTorch:外部测量的损耗梯度
、
、
、
、
我有一个系统,它由一个
神经网络
组成,它的
输出
被输入到一个未知的非
线性
函数
F中,例如一些硬件。其思想是将
神经网络
训练为未知非
线性
函数
F的逆F^(-1),这意味着损失L是在F的
输出
处计算的,但是由于F的梯度不知道,反传播不能直接用于计算梯度和更新NN权值。在计算
TensorFlow
或PyTorch中的梯度时,是否可以使用没有直接连接到
神经网络
的损失
函数
L?或承担任何其他软件(Matlab、C等)所获得的
浏览 2
提问于2020-01-16
得票数 1
1
回答
tf.Variables的定义(使用列表?)
、
、
我从
Tensorflow
开始,到目前为止,我只处理过具有少量隐藏层的“浅”前馈网络或
神经网络
,其对应的W是以如下方式单独定义的(该示例对应于具有五个隐藏层的网络的初始化): W1 = tf.Variable
浏览 35
提问于2019-02-10
得票数 0
1
回答
TensorFlow
神经网络
输出
线性
函数
、
、
、
我在隐藏层中有非
线性
,我尝试了多种激活(ReLU,tanh,sigmoid),尝试了不同的优化器,不同的学习率,不同的架构(更多的层,更少的层,辍学),但我从来没有做对过。我还尝试了其他方法,比如用w = sess.run(weights)提取权重,然后将它们与输入一起提供给model()
函数
,但都不起作用。有什么想法吗?import
tensorflow
as tfimport matplotlib.pyplot as plt # Architectur
浏览 2
提问于2017-01-20
得票数 1
2
回答
具有
线性
激活
输出
的
神经网络
。计算每个
输出
神经元的
输出
范围
、
、
、
、
假设我有一个如下所示的
神经网络
:model.add(keras.layers.Dense(10, input_shape=(5,),activation='relu'))其中n个
输出
神经元具有
线性
激活
函数
。根据这些model.weights,每个
输出
神经元返回一个范围内的值。 我想要计算这
浏览 0
提问于2021-05-08
得票数 1
1
回答
批量标准化,是还是不是?
、
、
、
我使用
Tensorflow
1.14.0和Keras 2.2.4。以下代码实现了一个简单的
神经网络
:np.random.seed(1)random.seed(2)问题:为什么批处理规范化不能帮助?有什么可以更改的吗?这样批处理规范化可以在不改变激活
函数
的情况下改善结果吗?收到评论后的更新: 具有一个隐层和
线性
浏览 2
提问于2019-10-29
得票数 6
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1
回答
聚类一组向量
提供一套(m no.关于n维向量,正确的无监督的聚类方法是什么?向量本质上代表了模式。问题是:是否存在一组向量,表现出与v1相似(不完全相同)的模式,对于v2等具有类似的模式? 因此,这些模式需要适当地进行聚类。有一些方法,如矢量量化,但我不确定这些方法是否适合在这种情况下。
浏览 0
提问于2019-06-18
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2
回答
为什么使用tanh (或任何其他激活
函数
)?
在机器学习中,通常使用激活
函数
(如tanh、sigmoid或ReLU )将非
线性
引入到
神经网络
中。这些非
线性
特性帮助网络学习输入特征和
输出
标签之间的复杂关系。有人能给出一个具体的例子,清楚地显示激活
函数
提供好处吗?
浏览 0
提问于2023-03-27
得票数 0
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1
回答
神经网络
(非
线性
)
、
、
在讨论
神经网络
时,我对使用
线性
/非
线性
这个术语有些困惑。有谁能为我澄清这3点:
神经网络
中的每个节点都是输入的加权和。这是输入的
线性
组合。因此,每个节点的值(忽略激活)是由一些
线性
函数
给出的。我听说
神经网络
是通用
函数
逼近器。这是否意味着,尽管在每个节点中包含
线性
函数
,总网络也能够近似于一个非
线性
函数
?在实践中,是否有明确的例子说明这是如何运作的?激活
浏览 0
提问于2015-08-27
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1
回答
神经网络
中的激活
函数
有什么作用?
、
、
浏览 140
提问于2023-11-27
1
回答
神经网络
的非
线性
回归
、
、
、
我可以很容易地用LinearRegression从sklearn,但我希望能够实现这一多元样本,如果我不知道是否
函数
是log/exp/poly/等等。谢谢!阿什坎
浏览 3
提问于2021-01-03
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2
回答
割礼的边界是什么样子的?
、
、
单个非激活神经元只是其输入的
线性
组合。 将这个神经元的
输出
作为对0的阈值将产生一个超平面二进制分隔符,它的参数可以被学习。这个分隔符(判定边界)的形状是什么,如果我们也对
输出
进行重调,然后才是阈值呢?我一直认为它必须是非
线性
的,否则NNs就不起作用了,但是如果以前是正的,它会保持正,如果它是负值或零,它就会保持不变,所以relu实际上对决策边界没有任何作用,这对我来说是没有意义的。
浏览 0
提问于2020-06-15
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1
回答
摄氏转换为华氏温度的简单
神经网络
这个常见的例子是一个简单的方法,可以接触到最基本的
神经网络
(即两个神经元,一个输入和一个
输出
)。我一直在使用
TensorFlow
和keras玩这个,我想知道,对于NN来说,学习权重(1.8)和偏倚(32)应该非常简单,而且不费多大力气。考虑到这个
线性
问题,显然没有激活
函数
。 我的问题是,在这么简单的情况下,
神经网络
能准确地解决这个问题吗?
浏览 0
提问于2020-03-01
得票数 1
1
回答
使用人工
神经网络
的模型可以被认为是多
线性
回归模型吗?
、
、
、
、
我的任务是为一个预测问题(输入参数有数字和分类变量的组合)建立一个多元
线性
回归模型。 如果我使用人工
神经网络
(ANN)来构建一个进行预测的模型,这是多元
线性
回归模型还是深度学习模型?如果我可以使用ann来构建多元
线性
回归模型,我会感到困惑。
浏览 47
提问于2019-01-24
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1
回答
如何在
TensorFlow
中实现递归
神经网络
?
、
、
、
有什么方法可以像中使用
TensorFlow
那样实现递归
神经网络
吗?请注意,这与递归
神经网络
不同,递归
神经网络
由
TensorFlow
很好地支持。不同之处在于,网络不是复制成
线性
操作序列,而是复制到树结构中。 我设想我可以使用While op为我的数据集的每个条目构造类似于树数据结构的宽度优先遍历的东西。也许可以将树遍历作为新的C++ op在
TensorFlow
中实现,类似于While (但更通用)?
浏览 0
提问于2016-05-05
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2
回答
是否可以使用
tensorflow
创建一个
神经网络
,将某个输入映射到某个
输出
?
、
、
我目前正在使用
tensorflow
,但似乎无法控制它是否对我的问题有用吗?我目前正在尝试做一个
神经网络
,它接收音频文件的样本,并从样本
浏览 0
提问于2016-10-13
得票数 4
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1
回答
安装简单的Python
神经网络
库/程序?(解决了?)
、
我正试图为Python找到一个
神经网络
库,但没有什么是我想要的;很多人似乎都在推荐图书馆(例如Keras,scikit-learn),但这并不是真正安装在我的计算机上的。
浏览 0
提问于2017-01-09
得票数 1
1
回答
深度
神经网络
的非
线性
意味着什么?
、
当我们说“深度
神经网络
的非
线性
”时,在这种情况下,我们所说的“非
线性
”实际上是什么意思? 此外,激活
函数
的目的是将非
线性
引入网络。这种非
线性
意味着什么?(我是深度学习的新手。)
浏览 18
提问于2017-12-22
得票数 2
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2
回答
Keras密集层
输出
为'nan‘
、
、
我发现,当将张量传递到具有activation=None的致密层时,这一层的
输出
都是nan。 但是当设置为activation='softmax'时,
输出
是normal而不是nan。
浏览 1
提问于2018-07-31
得票数 3
2
回答
以y=x为激活
函数
的单输入单
输出
神经网络
能否反映非
线性
行为?
、
我目前正在学习一些关于
神经网络
的知识。我不能真正理解的一个问题是
神经网络
是如何反映非
线性
行为的。根据我的理解,不可能用
神经网络
来反映在内的非
线性
行为。例如,如果我从获取该
函数
我会使用一个单输入单
输出
的
神经网络
--对于每个紧集,x0...xn是一个从集合的一端到另一端的
线性
函数
,因为在网络的末尾,所有的计算都是
线性
的。
浏览 1
提问于2018-06-06
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