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。

如何使用由经过训练的神经网络创建的权重矩阵在另一个文件中进行预测？

我已经使用keras训练了一个神经网络分类器，它目前预测的准确率为90％。我想在不必包含整个模型的情况下对另一个文件进行预测。 ...

python machine-learning neural-network keras

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在Rapidminer中导出结果

我在Rapid miner中创建了一个神经网络模型，但结果并不是我所期望的，结果与某种中间体有关，为了达到我需要定制的最终结果......

database neural-network rapidminer

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如何通过遵循全局步骤在Keras中实现指数衰减学习率

请看下面的例子#noding：utf-8 import numpy as np import pandas as pd import random import math from keras import Sequential from keras.layers import Dense，Activation from keras ....

neural-network keras deep-learning reinforcement-learning

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简单神经网络中的奇异收敛性

我一直在努力在Java中构建一个简单的NN。我已经在这个项目上工作了几个月，我想完成它。我的主要问题是我不知道如何......

java neural-network convergence

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区分人工神经网络中的学习和记忆

是否有一个很好的资源可以清楚地解释人工神经网络的学习和记忆之间的区别 - 如果源包含数学解释和/或......

neural-network deep-learning artificial-intelligence proof

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如何在ANN中设置偏差并将Sigmoid更改为ReLU功能？

我正在尝试通过人工神经网络创建数据预测模型。以下代码是通过许多书籍创建的基于Python的ANN代码的一部分。另外，...之间的错误率

python neural-network deep-learning artificial-intelligence

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keras层的归一化输出

我想创建一个带有Tensorflow背景的Keras模型，该模型返回带有范数1的向量。为此，模型以下一层结束：main_network = Lambda（lambda t：K.l2_normalize（t，...）

python keras neural-network

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在K Means Clusters上训练神经网络模型

我正在对客户的客户进行分类。但是，数据是流动的，集群可以每天更换。每天运行新集群以更新用户集群很困难，因为Kmeans不一致......

machine-learning neural-network k-means xgboost lightgbm

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Keras中具有二进制分类的多标签

此时，我使用Keras进行图像分类，sci-kit学习等等。我将尝试解释所有问题。就像我之前说过的那样，它是一个带有多标签的图像分类。我......

python keras neural-network multilabel-classification

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Model返回Nan值

我试图构建一个具有4个输入节点/功能和一个输出功能（0/1）的神经网络。我编写了这段代码并运行但是在训练模型时返回NaN。我也进行了调试和权重...

python neural-network pytorch data-science

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有反向传播的替代方案吗？

我知道可以使用梯度下降训练神经网络，我理解它是如何工作的。最近，我偶然发现了其他训练算法：共轭梯度和准牛顿算法。一世 ...

neural-network backpropagation gradient-descent

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SkikitLearn学习曲线强烈依赖于MLPClassifier的批量大小???或者：如何诊断NN的偏差/方差？

我目前正在研究ScikitLearn中的两个类的分类问题，其中包括求解器adam和激活relu。为了探究我的分类器是否存在高偏差或高偏差，我......

scikit-learn neural-network mlp

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为什么我们需要显式调用zero_grad（）？

为什么我们需要在PyTorch中明确归零渐变？为什么在调用loss.backward（）时不能将渐变归零？通过在图表上保持渐变并询问......来提供什么样的方案？

python neural-network deep-learning pytorch gradient-descent

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在PyTorch中训练神经网络时，损失总是“为”

我为参数分配了不同的weight_decay，训练损失和测试损失都是nan。我打印了prediction_train，loss_train，running_loss_train，prediction_test，loss_test和......

python machine-learning neural-network deep-learning pytorch

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R中使用PSO的神经网络训练

我需要在R环境中使用PSO算法训练神经网络。我已经知道关于神经网络（神经网络，AMORE等）的所有R包，但其中没有一个包括PSO训练（...

r neural-network particle-swarm

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如何修复'ValueError：shapes（1,3）和（1,1）未对齐：3（dim 1）！= 1（dim 0）'numpy中的错误

我目前正在学习如何在numpy / python中编写神经网络。我使用了本教程中的代码，并尝试对其进行调整以制作可导入的模块。但是，当我尝试使用自己的......

arrays python-3.x numpy matrix neural-network

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我的模型的损失值为0，但它只是将所有输入分类到同一个类中，出了什么问题？

我训练了这个模型来对数据集中的图像进行分类。当权重没有被训练时，损失值似乎正常，但在第一个时期之后，损失减少到0，并且所有......

python tensorflow neural-network

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每层多个节点的反向传播

我读到这篇关于反向传播如何运作的文章，我理解他们所说的一切。他们说要找到梯度，我们必须将成本函数的偏导数加到每个权重/ ...

machine-learning neural-network deep-learning backpropagation gradient-descent

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Keras：CNN模型不是在学习

我想训练一个模型来预测物理信号中的一个人的情绪。我有一个物理信号并用它作为输入功能;心电图（心电图）在我的数据集中，共有312个......

python tensorflow keras neural-network deep-learning

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