neural-network 相关问题

网络结构受到生物神经元(脑细胞)简化模型的启发。训练神经网络以通过有监督和无监督技术“学习”,并且可以用于解决优化问题,近似问题,分类模式及其组合。

神经网络人工智能

简单来说,有人可以向我解释阈值的概念以及如何设置它,即最初阈值输入和权重的值是多少??

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为什么我的验证数据在使用 CNN 进行训练后,R 平方得分为负?

我正在尝试使用卷积网络执行非线性拟合。我想要执行拟合的曲线如下所示: 因此,我将数据组织为 Numpy 数组,其中 e...

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不打乱测试数据时,Torchmetrics 的准确性问题。为什么?

我正在创建 CNN 模型来识别狗和猫。我训练了它,当我手动评估它的准确性时,它对未见过的数据的准确性为 80-85%。 但是,当我尝试使用库 torchmetrics.acc 时...

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理论 - 如何计算代表 2D 区域的感知器的权重和偏差

这里的问题是绘制一个带有感知器的神经网络(NN),无需反向传播学习,就可以区分二维(2d)图表中的粉色和绿色区域

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Pytorch 中的 ANN 训练给了我不变的损失函数

我正在学习pytorch。当我在 jupyter cell 中运行代码时,损失函数保持不变。它应该升高或降低。为什么会发生这种情况? 进口火炬 导入 torch.nn ...

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LSTM 模型,使用 SHAP 来解释预测

我正在使用LSTM模型来检测网络中的异常情况,即DDOS攻击。 我已经在数据集上训练了模型。该模型正在运行,我从中得到了正确的答案。但我无法得到...

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如何将游戏中的 2D 地图链接到程序

有一张由多种颜色组成的二维卡片。地图上的红点就是有方向的人。该人必须仅沿着某种颜色移动(在本例中,仅沿着

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MATLAB 中的自组织映射

我正在尝试使用余弦而不是欧几里德距离对一些似乎可分离的数据进行聚类。我如何使用 MATLAB 的 selforgmap 来实现此目的?我不相信这是通过‘距离......

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如何修改 Adam 优化器以在计算中不包含零?

我在这个SO问题中找到了Adam的实现: 类 ADAMOptimizer(torch.optim.Optimizer): ”“” 作为前面的步骤,实现 ADAM 算法。 ”“” ...

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如何获得可重复的结果(Keras、Tensorflow):

为了使结果可重现,我红色了 20 多篇文章,并向我的脚本添加了最多的函数......但失败了。 在我红色的官方来源中,有两种种子 - 全球和

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无法测试语言识别模型

我有 4 种不同语言的句子数据集,我想要一个能够识别给定测试句子的模型。 这是我的代码: 进口火炬 导入 torch.nn ...

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梯度检查到底是什么?

我是深度学习的初学者。我想到了“梯度检查”的概念。 我只是想知道它是什么以及它如何帮助改进培训过程?

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运行时错误:仅支持批量空间目标(3D 张量),但获得维度目标:4

我很难理解图像分割。我已经实现了用于图像分割的 Unet 模型。我正在使用 PASCAL VOC 数据集,并且正在尝试训练我的模型。然而,我被困住了......

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Keras 指标不适用于自定义损失函数

我正在使用 keras 开发神经网络模型。 我的 y 值的形状如下: (..., 2) 所以我的 y_pred 将具有相同的形状。 问题是 y 的值代表了 val 的范围...

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LMST模型敏感性-初学者反运气

我一直在试验艾伯塔省电力市场的一些非常基本的数据,并尝试使用时间序列数据的 LMST 模型来尝试预测价格。我确实得到了“可能”的结果......

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层的输入应该是张量。得到:<keras.layers.merging.concatenate.Concatenate

我只想创建复杂的多层宽和深感知器来处理加利福尼亚数据集。但输出层拒绝接受(从深层路径获得的输入+层) 输入= keras.layers.输入...

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我需要神经网络和gekko的完整代码来优化神经网络的输出

我从未使用过python,我是新人,需要你的帮助,以便我可以学习如何使用。我有 12 个变量的热泵数据(功耗是变量之一),我想训练我的 m...

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将 MATLAB 预训练神经网络代码部署到 C++

我需要使用Matlab编码器包才能将Matlab函数部署到C++。 我的函数训练一个网络,然后用它来预测一些新数据。 我看到“火车”Matlab好玩...

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Tensorflow 二元交叉熵总是预测相同的值

我是一般堆栈溢出社区的新手,尤其是 Tensorflow 库的新手(截至目前 1 周)。所以我确信我在这里遗漏了一些东西,只是我自己无法弄清楚。 ...

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在 Pytorch 中单独计算每个类的梯度的有效方法

我正在尝试分别计算 Pytorch 图像分类器模型相对于每个类的梯度,例如 输出 = net(输入)[0] # 假设我们只考虑...的第一个样本

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