所以我有一个预训练的 neural.network 的权重，但我有点迷失了每个数字的含义。 在所有神经元和网络的每一层，负权重和正权重是什么意思？ 远离 0 的权重是否意味着它非常重要？ ...
import tensorflow as tf new_model = tf.keras.models.load_model('saved_model/my_model_KNOCK_2_RMS') new_model.get_weights() 在检索权重时如何检索偏差矩阵？ 还是有不同的方法来 ...
我正在尝试使用 Hamiltonian Ising model 将金融投资组合优化问题编码到量子退火器中。 我正在使用dwave模块 我想知道如何确定偏见是什么？ 我真的不明白它是如何工作的。 在 Dwave 的文档中，它说： 还有这个示例代码： ...
我正在为 AlexNet 编写代码，但我对如何初始化权重感到困惑有什么区别： 和 ...
听起来很奇怪，我知道：但是？ 是否可能只训练偏差，我已经预训练了模型，但显然对权重应用了低等级。 NN下降的准确性..？ 无论如何要说只训练偏差的 Keras-TensoFlow 编译器，当然。 我不知道这是否真的有意义（我想这是一个愚蠢的想法..，）。 但我想测试准确性是否增加.. ...
我有这个 model，我觉得一切都很好。 但是，它说如果卷积后面跟着一个归一化层，我必须从卷积中移除偏差，因为它已经包含偏差的参数。 你能解释一下为什么以及如何做到这一点吗？ ...
I am currently trying to implement the min-max relevance model from page 217 in this paper: https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S00313203163035 ...
块引用我正在制作一个单层感知器，它学习如何检测一个点是高于还是低于给定线（它将结果输出为 1 或 -1）。 当线的 y 截距为 0 并且没有偏差时，它工作正常，但是当我合并一个偏差并更改 y 截距（在本例中为 -150）时，偏差不断减小到 -150 并且感知器可以'解决不了。 我该如何解决？ （不 ...
从代码中可以看出，我想在第二个 output 通道中添加一个偏置项。 但是，我的实现不起作用。 偏置项根本不更新。 它在训练期间保持不变，我认为它在训练期间是不可学习的。 所以问题是我怎样才能让偏差项变得可学习？ 是否有可能做到这一点？ 下面是训练过程中偏差的一些 output。 任何提示不胜感激 ...
我目前正在尝试使用 python 库中的 mlpclassifier 提供的权重矩阵和偏差向量，手动计算我的 neural.network 的 output 概率。 目标是从 mlp.predict_proba 获得相同的 output。 不幸的是，由于未知原因，我无法计算它。 首先，我在测试数据和 ...
我有一个带有 keras 的卷积神经网络： 输入的大小为(8192,1) 如果我检查我的 model 摘要，该层具有以下属性，output 形状和参数： 这里如何计算参数： 我计算了参数 -> (65 x 1 x 1 + 1) x 128 ，它给了我准确的 8448。但我不明白为什么偏差在里面 ...
在 NEAT 中，您可以添加一个始终处于活动状态的特殊偏置输入节点。 关于这种节点的实现，原始论文中没有太多信息。 现在我想知道偏置节点应该如何表现，如果有一个共识的话。 所以问题是： 来自偏置节点的连接是否在进化过程中出现，并且可以像常规连接一样为新节点拆分，还是偏置节点总是与所有非输入节点有连 ...
这个 JavaScript 代码代表了神经网络中简单感知器的概念。 下面的代码预测除XOR 表之外的所有真值表都很好。 请在浏览器的控制台 window 中运行此代码并找出问题所在。 由于这是一个简单的单个神经元，因此我没有对隐藏层给予太多重视。 我正在训练这个高达 10,000 次迭代以获得更好的 ...
我是 Keras 建模的新手。 我正在尝试评估用于设置模型的适当参数。 我怎么知道你什么时候使用偏见和什么时候关闭它？ ...
我最初基于在线教程构建了一个 numpy 唯一的神经网络，并且意识到我应该有某种偏置神经元。 但是，我真的一直在努力弄清楚如何将它实现到我的代码中，并且非常感谢一些指导。 ...
以上说法正确吗？ bias和\\ beta_0都是独立于输入的权重，因此允许模型添加一些恒定值。 ...
我正在尝试实现简单的 NEAT。 我从各种来源了解到有 4 种类型的“节点”：输入神经元、隐藏神经元、输出神经元和所谓的偏置神经元。 我看不出哪个过程可能会产生偏置神经元，本文第 16 页对此进行了描述。 我知道变异时可能会产生新的神经元，但它需要两个神经元之间的现有连接，这两个神经元将被这个新神 ...
我正在使用keras构建模型，以便使用带有负采样的skipgram学习单词嵌入。 我的输入是一对单词：（context_word，target_word），当然，标签1为正数， 0为负数。 我需要做的是给模型增加偏差。 偏差应仅是每个输入的目标词的偏差，而不是两个词的偏差。 到目前为 ...
我试图确定Keras网络中“神经元/节点”的数量，而不是参数。 我使用的是已经实现的变体，所以我自己没有开发任何东西。 我知道，我可以获得带有概述的网络和参数数量的概述。 这里的问题是，我不想知道有多少参数，而是想知道多少个“神经元”。 背景是，对于8到8个完全连接的层，我得到64个 ...
我已经研究神经网络几个星期了，注意到所有的指南和文档都没有提到偏置单元和/或总是假设它是 1。是否有任何原因或情况我们希望偏置单元不是 1 ? 或者将其作为网络中的可调参数？ 编辑：对不起，我是堆栈溢出的新手，发现了类似的问题，所以我认为这是一个提问的好地方，谢谢你纠正我。 编辑：当人们提到偏见 ...