Câu hỏi được gắn thẻ «neural-network»

Các mạng nơ ron nhân tạo (ANN), bao gồm các 'nơ-ron' - các cấu trúc lập trình bắt chước các tính chất của các nơ-ron sinh học. Một tập hợp các kết nối có trọng số giữa các nơ-ron cho phép thông tin truyền qua mạng để giải quyết các vấn đề về trí tuệ nhân tạo mà không cần nhà thiết kế mạng phải có mô hình của một hệ thống thực.

1
Làm cách nào để tính toán thuật ngữ delta của Lớp Convolutional, với các điều khoản và trọng số delta của Lớp Convolutional trước đó?
Tôi đang cố gắng đào tạo một mạng lưới thần kinh nhân tạo với hai lớp chập (c1, c2) và hai lớp ẩn (c1, c2). Tôi đang sử dụng phương pháp backpropagation tiêu chuẩn. Trong đường chuyền ngược tôi tính toán thuật ngữ lỗi của một lớp (delta) dựa trên …
2
Gỡ lỗi mạng nơ-ron
Tôi đã xây dựng một mạng lưới thần kinh nhân tạo trong python bằng cách sử dụng chức năng tối ưu hóa scipy.optizes.minizing (Conjugate gradient). Tôi đã thực hiện kiểm tra độ dốc, kiểm tra lại mọi thứ, v.v. và tôi khá chắc chắn rằng nó hoạt động chính xác. …
3
Mối liên quan giữa tích chập trong toán học và CNN
Tôi đã đọc giải thích về tích chập và hiểu nó ở một mức độ nào đó. Ai đó có thể giúp tôi hiểu hoạt động này liên quan đến sự tích chập trong Mạng lưới thần kinh Convolutional như thế nào không? Là bộ lọc như chức năng gáp …
10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 
3
Làm thế nào để làm hàng loạt sản phẩm bên trong trong Tensorflow?
Tôi có hai tenor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Tôi muốn làm sản phẩm bên trong cho mỗi cặp trong lô, tạo c:[batch_size, 1], ở đâu c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Làm sao?
10 tensorflow  scikit-learn  svm  cross-validation  feature-selection  bayesian  machine-learning  decision-trees  parameter-estimation  neural-network  convnet  neural-network  regularization  visualization  machine-learning  similarity  python  pandas  indexing  r  data-cleaning  machine-learning  predictive-modeling  data-cleaning  recommender-system  python  sequential-pattern-mining  software-recommendation  r  visualization  gaussian  distribution  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-hadoop  predictive-modeling  logistic-regression  sampling  machine-learning  regression  feature-selection  mongodb  neural-network  inception  machine-learning  classification  dataset  databases  logistic-regression  deep-learning  backpropagation  classification  data-mining  multilabel-classification  text-mining  data-cleaning  unsupervised-learning  anomaly-detection  python  r  python  pandas 
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.