neural-network, Seitenzahl 8

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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Wie verwenden neuronale Netze genetische Algorithmen und Backpropagation, um Spiele zu spielen?

Ich stieß auf diesem interessanten Video auf YouTube zu genetischen Algorithmen . Wie Sie im Video sehen können, lernen die Bots zu kämpfen. Jetzt habe ich eine Weile neuronale Netze studiert und wollte anfangen, genetische Algorithmen zu l...

01.01.2016, 02:59

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wie man einem trainierten und getesteten PyBrain-Netzwerk Input gibt und wie man das Ergebnis erhält

Ich sage einen Wert voraus, ich habe zwei Eingabeschichten und eine Ausgabeschicht. Hier ist mein Code, in dem ich ein PyBrain-Netzwerk trainiert habe und es dann getestet habe, mir fehlt wie ich dem Netzwerk eine Menge Input geben soll und wie...

05.11.2012, 11:56

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Die Verlustfunktion nimmt ab, aber die Genauigkeit des Zugsatzes ändert sich im Tensorflow nicht

Ich versuche, einen einfachen Gender-Klassifikator zu implementieren, der tiefe faltbare neuronale Netzwerke mit Tensorflow verwendet. Ich habe dieses Modell gefunden und implementiert. %Vor% Was ich an dieser Stelle notieren muss, ist, da...

05.08.2017, 10:48

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Eine Vorhersage in Keras erhalten

Ich habe erfolgreich ein einfaches Modell in Keras trainiert, um Bilder zu klassifizieren: %Vor% Ich kann die Bildklassen auch mit vorhersagen %Vor% Allerdings ist die Ausgabe von y_pred immer binär. Dies scheint auch bei der Verwendu...

04.07.2016, 21:20

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Selbsttrainingsalgorithmus

Ich möchte einen selbst trainierenden Algorithmus für ein bestimmtes Problem entwickeln. Um die Dinge einfach zu halten, werde ich es auf ein einfaches Beispiel beschränken. Update: Ich habe eine funktionierende Lösung als Antwort auf diese...

15.12.2015, 11:06

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Sequenzvorhersage LSTM neuronales Netzwerk fällt zurück

Ich versuche, ein Ratespiel zu implementieren, bei dem der Benutzer Coinflip und neuronales Netzwerk versucht, seine Vermutung vorherzusagen (ohne natürlich Rückblick). Das Spiel soll in Echtzeit sein, es passt sich dem Benutzer an. Ich habe syn...

12.03.2017, 15:52

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Beim Versuch, Koordinaten von Objekten (x, y) im Bild zu finden, scheint mein neuronales Netzwerk den Fehler zu optimieren, ohne zu lernen [geschlossen]

Ich erzeuge Bilder einer einzelnen Münze, die auf einen weißen Hintergrund der Größe 200x200 geklebt ist. Die Münze wird zufällig aus 8 Euro-Münzen (eine für jede Münze) ausgewählt und hat: zufällige Rotation; zufällige Größe (zwischen fes...

24.01.2016, 17:31

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Gibt es eine Möglichkeit, ein neuronales Netz mit mehreren versteckten Ebenen mit der mlp-Methode im Caret-Paket einzurichten?

Die Methode mlp im Paket caret ruft mlp auf. Funktion in RSNNS . Im Paket RSNNS kann ich so viele versteckte Ebenen im neuronalen Netz einrichten, wie ich möchte, indem ich den Größenparameter festlege, z. B. %Vor% Richtet...

11.05.2013, 07:53

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wie man frühes Stoppen in Tensorflow implementiert

%Vor% Ich habe diesen neuronalen Netzwerkcode, der Musik von einer Stimme in einer WAV-Datei trennt. Wie kann ich einen frühen Stoppalgorithmus einführen, um den Zugabschnitt anzuhalten? Ich sehe ein Projekt, das von einem ValidationMonitor han...

26.09.2017, 14:04

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Multivariate Regression Neuronale Netzwerkverlustfunktion

Ich mache multivariate Regression mit einem vollständig verbundenen mehrschichtigen neuronalen Netzwerk in Tensorflow. Das Netzwerk sagt 2 kontinuierliche Float-Variablen (y1,y2) voraus, die einen Eingabevektor (x1,x2,...xN) haben, d. H. D...

17.07.2016, 22:41