neural-network, Seitenzahl 7

Netzwerkstruktur inspiriert von vereinfachten Modellen biologischer Neuronen (Gehirnzellen). Neuronale Netze werden trainiert, um durch überwachte und unbeaufsichtigte Techniken zu "lernen" und können verwendet werden, um Optimierungsprobleme, Approximationsprobleme, Klassifikationsmuster und Kombinationen davon zu lösen.

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Einfaches neuronales Netzwerk mit Backpropagation in Swift

Ich versuche ein wirklich einfaches neuronales Netzwerk mit Backpropagation zu implementieren. Ich versuche, das Netzwerk mit dem logischen Operator AND zu trainieren. Aber die Vorhersage, es funktioniert nicht für mich gut. :( %Vor% Dies...

21.03.2017, 23:53

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Caffe Iterationsverlust versus Zugverlust

Ich benutze Caffe, um ein CNN mit einer euklidischen Verlustschicht am unteren Rand zu trainieren, und meine solver.prototxt-Datei ist so konfiguriert, dass sie alle 100 Iterationen anzeigt. Ich sehe so etwas, %Vor% Ich bin verwirrt, was der...

05.08.2015, 18:48

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Benötigen Sie ein spezielles Beispiel für die U-Matrix in der selbstorganisierenden Karte

Ich versuche, eine Anwendung zu entwickeln, die SOM bei der Analyse von Daten verwendet. Nach Abschluss des Trainings kann ich jedoch keine Möglichkeit finden, das Ergebnis zu visualisieren. Ich weiß, dass U-Matrix eine der Methoden ist, aber ic...

26.06.2011, 17:57

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Verstärkung lernen in C # [geschlossen]

Ich beabsichtige, in meinem Projekt "Reinforcement Learning" zu verwenden, aber ich weiß nicht, wie ich es umsetzen soll. Ich suche also eine Bibliothek mit verschiedenen RL-Algorithmen, die ich in meinem C # -Projekt verwenden kann. Danke...

27.04.2010, 18:41

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Instanznormalisierung im Vergleich zur Stapelnormalisierung

Ich verstehe, dass die Stapel-Normalisierung zu einem schnelleren Training beiträgt, indem man die Aktivierung in Richtung der Gauß-Verteilung der Einheit umwandelt und so dem Problem der verschwindenden Gradienten begegnet. Batch-Norm-Acts werd...

02.08.2017, 14:34

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ANN-Regression, Approximation linearer Funktionen

Ich habe ein reguläres ANN-BP-Setup mit einer Einheit auf der Eingangs- und Ausgangsebene und vier Knoten mit Sigmoid versteckt aufgebaut. Es ist eine einfache Aufgabe, die lineare f(n) = n mit n im Bereich 0-100 anzunähern. PROBLEM : Ung...

08.11.2016, 16:21

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Steigerung meiner GA mit Neuronalen Netzen und / oder Reinforcement Learning

Wie ich in früheren Fragen erwähnt habe, schreibe ich eine Labyrinth-Lösung, die mir hilft, mehr theoretische CS-Themen zu lernen. Nach einigen Schwierigkeiten habe ich einen genetischen Algorithmus, der eine Reihe von Regeln entwickeln kann (be...

17.03.2010, 14:44

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Versuch, ein einfaches Keras-Neuralnetz-Beispiel zu erhalten

Ich habe herumalbern versucht, einfache Beispiele zu bekommen, die ich erschaffe, weil ich finde, dass die Beispiele mit großen komplizierten Datensätzen intuitiv schwer zu verstehen sind. Das Programm unten nimmt eine Liste von Gewichten [x_0...

28.11.2015, 07:57

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Vortraining von word2vec mit LSTM für die Wortgenerierung

LSTM / RNN kann für die Textgenerierung verwendet werden. Dies zeigt, wie man vortrainiertes GloVe-Wort verwendet Einbettungen für Keras Modell. Wie man vorgefertigte Word2Vec-Worteinbettungen mit Keras LSTM verwendet Modell? Dieser Beit...

06.02.2017, 09:47

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Tensorflow 0.8 Import und Export von Ausgangstensoren Probleme

Ich verwende Tensorflow 0.8 mit Python 3. Ich versuche das neuronale Netzwerk zu trainieren, und das Ziel ist es, Netzwerkzustände alle 50 Iterationen automatisch zu exportieren / importieren. Das Problem ist, wenn ich den Ausgangstensor bei der...

26.04.2016, 23:26