标签[neural-network]

网络结构受到生物神经元(脑细胞)简化模型的启发。 神经网络通过有监督和无监督的技术进行训练以“学习”,并可用于解决优化问题,逼近问题,分类模式及其组合。

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应该如何进行权重更新?

我正在阅读 Andrew Trask 的《深度学习》一书。 当谈到体重更新时,我有点困惑。 它已通过 + 或 - 实现: 要么 哪一个是真的? 视情况而定吗?
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用keras和tensorflow设计神经网络结构的问题[关闭]

关闭。 这个问题需要更加集中。 它目前不接受答案。 想改善这个问题吗? 更新问题,使其仅通过编辑这篇文章来
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R中的神经网络输出调用

我一直在使用 R 中的神经网络来帮助生成状态分类结果的预测。 两天前,我设法生成了一种不同类型的输出,看起来像这样(见附图)。 然后我的硬盘崩溃了,我丢失了那行代码。 有人可以帮我复制这个功能吗?? 谢谢。 R 中的神经网络输出截图调用的最终输出是:具有 13 个权重选项的 2-3-1 网络是 -
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NLP、TfIdf输出到CNN

我正在使用 TfIdf 进行 twitter 文本分析,我想将 TfIdfVectorizer 的输出输入到 CNN 中。 然而,我没有得到好的结果。 我将在这里提供我的代码: 和 CNN 代码: 我得到了糟糕的训练(验证)结果以及测试结果。 你知道我在这里做错了什么吗? 关于这个问题的更多信息:我
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ValueError:形状(3,4)和(5,2)未对齐:4(dim1)!=5(dim0)

运行此代码时出现错误 ValueError:形状 (3,4) 和 (5,2) 未对齐:4 (dim 1) != 5 (dim 0)
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如何在Keras中为维度数据设计CNN(2505,10)?

我正在设计一个神经网络,用于对静息态 EEG 信号进行分类。 我已经对我的数据进行了预处理,这样每个主题的特征是一个由 111 个通道组成的表,以及它们在 2505 个时间步长上的读数。 作为降维的衡量标准,我将 111 个通道聚集到大脑的 10 个脑叶中,有效地将每个受试者的维度降低到 (2505
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一维输入错误地“横向”输入

我试图了解是否有任何暗示“横向”输入我的输入:我错误地为我的数组设置了输入形状,如下所示 但现在我看到它应该是这样的: 我的模型运行良好,但我发现因此我使它具有比预期更多的神经元。 说两个输入形状都有效是否公平? 输入只是单个特征(数字)的集合。
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使用RNN切换CNN层

如果我有这些层用于 CNNimg_shape = (256, 256, 3)model = keras.Sequential(name='RGBimg_Classify_Net')model.add(keras.layers.Conv2D( 128, 3, input_shape=(img_s
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pytorch似乎没有学习

我从文件导入数据 谁的形状是 因为它们是一千个函数的集合。 我的神经网络 (pytorch) 必须在给定X下猜测Y 。 下一个: 问题一,这个拆分有必要吗? 神经网络定义为 最后 神经网络不学习! 也许不同的损失函数可以解决问题? 我究竟做错了什么?
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是否有软件或工具来调整深度神经网络的超参数?[关闭]

关闭。 此问题不符合Stack Overflow 准则。 它目前不接受答案。 想改善这个问题吗? 更新问题
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在deepconcolic中添加数据集[关闭]

关闭。 这个问题需要细节或清晰。 它目前不接受答案。 想改善这个问题吗? 通过编辑此帖子添加详细信息并澄清
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将分类数据输入到具有多个输入的keras模型中的嵌入层

我试图让嵌入层为字符串类别工作,但无法解决这个问题。 你能建议如何实现 i2 输入吗? 这个想法是使用邮政编码作为一个输入。 在 i1 中将有所有其他输入。
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一维数据的GAF的pyts实现

我尝试使用 pyts 中的代码来实现 Gramina Angular 字段。 代码如下: 变量 X 包含 (50,150) 个数据点。 因此需要二维数据进行处理。 就我而言,我有 2000 点的一维数据。 我怎样才能通过这个实现这个功能。 感谢您的帮助
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如何在循环中获取每层的input_shape?

我有以下代码尝试使用 ResNET32 模型对 cifar10 数据集进行预测。 但是,我正在检索错误。 错误跟踪:
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我可以使用神经网络来训练输入和输出都是数值数组的非分类数据吗?[关闭]

关闭。 此问题不符合Stack Overflow 准则。 它目前不接受答案。 想改善这个问题吗? 更新问题
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神经网络训练损失保持不变

我设法启动并运行了我自己的 GDAS 代码实现。 但是,损失保持不变,这表明训练过程仍然不正确。 有人可以建议吗?
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具有图输入和图输出的图神经网络

我完全是神经网络的初学者,特别是图神经网络。 我有很多细胞网络 A_1、A_2、...、A_390,每个都由一个邻接矩阵表示,它们的药物诱导网络 B_1、B_2、...、B_390 有自己的邻接矩阵。 A_i 和 B_i 中的节点相同,但边不同。 我想训练一个基于输入 A_i s 和输出 B_i
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使用批处理计算BCE反向传播中的dx

我正在尝试使用批处理从头开始反向传播,但在计算 dx 时遇到问题。 首先,我想首先定义变量以避免混淆: 我知道这是 x 的导数: 现在让我介绍一下这个问题。 假设我有一个具有 2 个输入、3 个输出节点和 5 个批次大小的神经网络。我将如何计算 dx? 在这种情况下,权重在转置之前的形状为 (z,
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矩阵的余弦相似度概念

你能向我解释矩阵的余弦相似度的概念吗? 两个向量的余弦相似度有一个 cos(a) 概念,即 a 是两个向量之间的夹角。 但是对于两个矩阵,它的意义是什么? 太感谢了。
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如何计算神经网络中成本函数的导数

我在编写我的第一个神经网络时正在试验一些问题经过数小时的理解和实现梯度下降后,我终于有了一个工作代码。 但我仍然想念一些东西:知道我至少需要对成本函数进行 2 次评估来计算其偏导数,我是否必须评估成本函数2*(网络的参数(权重+偏差)的数量)次? (这太过分了!) 我不认为我明白了,有人可以解释一

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