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2图像作为输入，x1和x2，并尝试使用卷积作为相似性度量。其思想是，学习的权重代替了传统的相似性度量(互相关，NN，.)。定义我的前向功能如下： out_conv1a = self.conv1(x1) out_conv3a = self.conv3(out_conv2a)
out_conv1b = self.conv1(x2<
浏览 0修改于2018-10-04得票数 6
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我是一个神经网络和机器学习的初学者(因此，我希望模型学习的是简单的y = 2 * x )。我首先解释我所知道的，最后给出一个最小的工作例子。生成器函数只输出成对(x, y)，其中y = 2 * x分批为batch_size组。inputmultiplier层：tf.keras.layers.Dense(1) (其中权重应该是来自y = 2 * x)output的2 )
要运行下面的代码，您只需要pip install tensorflow这样训练就可以多次得到一些数据点--<code>H 22
浏览 2提问于2021-09-07得票数 1
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我试图在神经网络中实现一个异或，其类型包括两个输入、一个隐藏层中的元素和一个输出。但是学习速度真的很差(0,5)。我认为这是因为我错过了输入和输出之间的联系，但我不太清楚该如何做。np.random.random((3,1)) - 1 print( "Error
浏览 2提问于2017-12-08得票数 0
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我正在尝试使用Tensorflow的神经网络对图像进行2类分类。 W_fc2 = weight_variable([10,10]) h_fc2= tf.nn.relu(tf.matmul(h_fc1,W_fc2) + b_fc2)
with tf.name_sc
浏览 5修改于2020-03-16得票数 3
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我从从头开始编写一个两层神经网络，它在MNIST数据集上的准确率达到了89%，现在我尝试在TensorFlow中实现相同的网络并比较它们的性能。, 784])
b1 = tf.Variable(tf.zeros((1, num_hidden)))b2 = tf.Variable(tf.zeros((1, 10)))
# z -> (batch_size,
浏览 0提问于2018-11-09得票数 1
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我试图构建一个简单的2层网络，它有2个输入和1个输出，代码如下：num_output = 1
x1 = torch.rand(1, 2)
W2 = torch.rand(3,1)
b1 = torch.rand(1,3) inp[in
浏览 3提问于2022-05-05得票数 0
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我刚接触过Encog，当我用Java中的Encog 2阅读编程神经网络时，我找不到像Encog 3中的ContextLayer这样的类，而且似乎encog 3与encog 2有很大的不同。所以，请告诉我在哪里可以找到Encog 2或从哪里下载编程神经网络与Encog 3在Java，第二版从.
萨克斯..。
浏览 0修改于2011-10-09得票数 0
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='weights_1st_layer'))W2= tf.Variable(tf.zeros([output_size, hidden1_size], tf.float32, name='weights_2nd_layer'))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([output_size], tf.float32
浏览 0提问于2017-09-04得票数 1
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下面你可以看到我使用“sorted_output”的数据集，以便构建一个具有2个隐藏的密集层和一个输入层和一个输出层的ANN。我的问题是，为什么我的准确率非常低(62.5%)？
浏览 0提问于2016-10-13得票数 0
预计神经网络逼近z= y^2 + x^2函数的速度有多快？当我把输入设为负值，并且所有的权重都变得非常小时，我的权重似乎也很小( *10^-16！)如果使用2x40x1)或全部变为相同数字(如使用2x20x1，则为-0.16和0.16 )。我每个时期使用2000个输入示例。谢谢,
浏览 0修改于2010-09-23得票数 5
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我目前正在尝试实现我自己的神经网络库，我想通过让它(和其他图书馆制作的网络)玩2D游戏来测试它。问题是我找不到一个很好的神经网络游戏。
它应该，而不是涉及的技能，如反应时间，精确性。这个游戏应该可以用神经网络很好地玩。这意味着它应该有固定数量的输入，以某种方式在0到1之间标准化。输入可以是传感器、与最近对象的角度等，因为输入不应该是屏幕的像素，因为3*1920*1080太大了。此外，游戏绝对应该是一个2D游戏，因为我将使用一个AWT JPanel来绘制。
浏览 3修改于2017-06-12得票数 0
我必须像这样在matlab中得到一个示例源代码 0 +1 -1 +2 +1 -1 -2 +1 -1 0];T = ind2vec(Tc);net = t
浏览 4修改于2014-07-17得票数 1
我一直在研究Q强化学习的实现，其中Q(π，a)是用神经网络近似的。在解决问题的过程中，我将问题简化为一个非常简单的第一步:训练一个神经网络来计算atan2(y，x)。我一直在努力教神经网络，给定输入= {x，y}，计算输出= atan2(y，x)。
测试atan2(0.949040，0.756997) = 0.897493 -&
浏览 5提问于2020-01-11得票数 1
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最近，我研究了一些基本的多层神经网络，我决定尝试使用隐藏层中有100个神经元的2层神经网络来处理手写体数字的MNIST数据库。
我的网络有一个使用ReLU的隐藏层，输出层使用sigmoid函数。function [trainedWeights1, trainedWeights2] = twoLayerSGD(weights1, weights2, inputs, outputs, alpha,, trainedWeights2] = twoLayerSGD(weight
浏览 0修改于2020-12-15得票数 0
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我试着训练一个简单的x^2函数的神经网络。如果h2(i)>0.5，则我的预测函数为p=1。
如有任何帮助，将不胜感激！我还注意到，我的神经网络的输出为0.3XXX，用于所有的训练examples...how，这可能吗？？
浏览 0提问于2016-03-14得票数 2
每个神经网络都通过反向传播来更新其权重。假设一个神经网络模型堆叠在另一个神经网络模型上，在这种体系结构中，反向传播如何用于权重更新。wrt单神经网络模型在权重更新方面有什么不同？
浏览 3修改于2018-11-12得票数 0
我有一个N_Samples by N_features N_samples，N_features的数据集和一个对应的标签集N_samples，N_labels我想使用keras中的Conv1D或Conv2D
浏览 9修改于2018-12-22得票数 0
我希望加载和在同一个NCS2上运行多个网络:一类对象检测网络(如人员检测器)，以及用于该检测的某种识别网络(如手势识别)。我试图通过两个不同的线程在一个NCS2上加载网络。是否有可能在同一NCS2上加载多个网络？
如果是的话，我错过了什么？我需要做些什么配置吗？
浏览 1提问于2020-05-22得票数 2
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