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如何在keras中编写序列来对RNN进行排序?
我正在尝试编写一个序列来在 keras 中对 RNN 进行排序 我使用我从网络上了解到的内容编写了这个程序 我首先对文本进行标记 然后将文本转换为序列并填充以形成特征变量X 目标变量Y获得了第一次转移x向左然后填充它 最后 我将特征和目标变
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sequencetosequence
使用 Keras 循环神经网络进行预测 - 准确度始终为 1.0
TLDR 如何使用 Keras RNN 预测序列中的下一个值 我有一个连续值列表 我想将它们输入 RNNpredict序列中的下一个值 0 43589744 0 44230769 0 49358974 0 71153846 0 708333
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随时间反向传播
有谁知道有一个可以有效实现时间反向传播的库吗 Java Python C VB NET F 中的任何一个 最好是最后一个 都可以 假设您已经在使用一些 BP 库 那么使用 BP 作为流程中的一个步骤来实现 BPTT 应该 TM 相当简单 B
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在caffe中定义新层时如何获取学习率或迭代次数
我想当迭代次数达到一定次数时改变损失层中的损失计算方法 为了实现它 我认为我需要获取当前的学习率或迭代次数 然后我使用if短语选择是否改变损失计算方法 您可以添加一个成员变量咖啡类保存当前的学习率或迭代次数并在您想要的层中访问它 例如 要获
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caffe
如何在 pycaffe 中获取图层类型?
是否有可能在 pycaffe 中获取每一层的类型 例如 卷积 数据等 我搜索了提供的示例 但找不到任何内容 目前我正在使用图层名称来完成我的工作 这是非常糟糕和有限的 这很容易 import caffe net caffe Net path
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caffe
pycaffe
使用 ScikitLearn 的神经网络实现时出现的问题
我正在尝试使用 Scikit Learn 提供的神经网络实现来实现图像处理 我有近 10 000 张 JPG 格式的彩色图像 我将这些图像转换为 PNG 格式并删除了颜色信息 新图像都是黑白图像 将这些图像转换为矢量格式后 这些图像矢量形成
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无法训练求解 XOR 映射的神经网络
我正在尝试为 Keras 中的 XOR 问题实现一个简单的分类器 这是代码 from keras models import Sequential from keras layers core import Dense Dropout Ac
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Keras
自动同义词检测方法
我目前正在研究一种基于神经网络的短文档分类方法 由于我正在使用的语料库通常在十个单词左右 因此标准统计文档分类方法的用途有限 因此 我正在尝试对训练中提供的匹配实施某种形式的自动同义词检测 更具体地说 我的问题是关于解决以下情况 假设我有
如何使用经过训练的 Tensorflow 模型进行预测
我已经创建并训练了一个神经网络 但我希望能够输入测试点并查看其结果 而不是使用评估函数 该模型运行良好 并且成本减少了每个时期 但我只想在末尾添加一行来传递一些输入坐标 并让它告诉我预测的转换坐标 import tensorflow as
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寻找返回黑盒模型最大输出的最佳输入组合
在我的工作中将人工神经网络应用于回归任务时 我面临的挑战之一是 为了找到给定输入范围的最佳结果 我必须将多维网格输入到我的模型中 然后简单地选择最高的价值 然而 这总体上是一个计算成本非常高的解决方案 下面的文字长度可能会令人恐惧 但这只是
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Regression
supervisedlearning
R 中的神经网络 - 为所有输入值获取相同的输出
我正在尝试准备一个神经网络来根据两个参数 否 和 年龄 来预测产品的索赔数量 以下数据集是神经网络的输入 structure list no c 25305 4104099149 49282 7650363303 71596 1615884
r
neuralnetwork
Keras 在激活函数之前检索节点的值
想象一个完全连接的神经网络 其最后两层具有以下结构 Dense units 612 activation softplus Dense units 1 activation sigmoid 网络的输出值为 1 但我想知道 sigmoidal
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keraslayer
Sigmoid
具有不同输入的全卷积网络
我有一个完全卷积神经网络 U Net 可以在下面阅读 https arxiv org pdf 1505 04597 pdf https arxiv org pdf 1505 04597 pdf 我想用它来对图像进行像素分类 我的训练图像有两
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torch
convneuralnetwork
我如何知道我的神经网络模型是否过度拟合(Keras)
我使用 Keras 来预测输出是 1 还是 0 数据如下所示 funded amnt emp length avg cur bal num actv rev tl loan status 10000 5 60088 19266 2 1 13
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tensorflow
Keras
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您能否提供一些与在项目中使用的人工智能相关的主题想法? [关闭]
就目前情况而言 这个问题不太适合我们的问答形式 我们希望答案得到事实 参考资料或专业知识的支持 但这个问题可能会引发辩论 争论 民意调查或扩展讨论 如果您觉得这个问题可以改进并可能重新开放 访问帮助中心 help reopen questi
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geneticalgorithm
C# 中的激活函数列表
我可以在数学中找到激活函数列表 但在代码中却找不到 所以我想如果应该有这样一个列表的话 这将是代码中放置这样一个列表的正确位置 从这两个链接中算法的翻译开始 https en wikipedia org wiki Activation fu
c
neuralnetwork
derivative
activationfunction
神经网络立即过拟合
我有一个带有 2 个隐藏层的 FFNN 用于几乎立即过拟合的回归任务 epoch 2 5 取决于 个隐藏单元 ReLU Adam MSE 每层相同的隐藏单元数 tf keras 32 个神经元 128 个神经元 我将调整隐藏单元的数量 但为
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Keras
hyperparameters
神经网络需要多少个纪元来学习平方? (包括测试结果)
好吧 首先我要说的是 我很清楚这取决于很多因素 我正在向有经验的人寻求一些一般准则 我的目标是not制作一个可以为我计算数字平方的神经网络 但我认为这将是一个很好的实验 看看我是否正确实现了反向传播算法 这看起来是个好主意吗 无论如何 我担
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Algorithm
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backpropagation
GridSearchCV 神经元数量
我正在尝试自己学习如何在基本的多层神经网络中对神经元的数量进行网格搜索 我正在使用 Python 的 GridSearchCV 和 KerasClasifier 以及 Keras 下面的代码适用于其他数据集非常好 但由于某些原因我无法使其适
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Keras
Gridsearch
神经网络不学习(损失保持不变)
我和我的项目合作伙伴目前在我们最新的大学项目中面临着一个问题 我们的任务是实现一个玩 Pong 游戏的神经网络 我们将球的位置 球的速度和球拍的位置提供给我们的网络 并具有三个输出 向上 向下 DO NOTHING 当玩家获得 11 分后
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