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我读过中的chap1，在“一个简单的手写数字分类网络”(你可以用ctrl-f搜索)中，我发现了一个很好的问题：“为什么我们应该在输出层使用10个神经元，而不是4个神经元?”对于4个神经元，每个神经元的值为0或1，则表示2^4 = 16 > 10。那么，为什么我们不在输出层使用4个神经元呢？
浏览 3提问于2016-09-12得票数 1
给定一个目标函数f: R^4 -> R^2，你能给我画一个(举个例子)人工神经网络，比如说有两层，在隐藏层有3个节点。现在，我想我理解了当一个函数像0,1^5 ->0,1时ANN是如何工作的，但是我不太确定如何从R4到R2做一个例子。我是机器学习的新手，要跟上所有这些概念有点困难。提前谢谢。
浏览 1修改于2014-12-12得票数 1
在过去的几天里，我开始使用deeplearning4j库，我遇到了一个问题。private static final int SEED = 123;private staticfin
浏览 1提问于2018-03-21得票数 2
我正在尝试让deeplearning4j在我用CSVRecordReader读取的数据集上运行。当我在数据集上运行model.fit()时，我得到了以下错误之一。我只是想让神经网络在这一点上拟合另一个数据集，所以我不太关心这些层目前在做什么。如果可能不仅仅是输入/输出参数导致了这个问题，我将发布我正在使用的当前神经网络配置。
浏览 1提问于2016-06-23得票数 3
有一个固定大小的数组，每个位置可以有4个状态:空的、阻塞的、正的(0到1之间的限值)和负的(0到1之间的限值(尽管这可能是0到- 1) )。对于神经网络来说，哪一种方法更实用或更有效？
另外，它是一个具有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的神经网络。
浏览 3提问于2017-09-12得票数 0
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我正在训练一个具有两种输入类型的神经网络:图像和BR (蓝色高于红色，这是一种非图像特征，如高度，体重...)。为此，我在keras中使用fit函数，并将图像转换为列表以供输入。但是我不知道为什么有4维形状的图像列表在进入fit时变成了2维，我得到的错误如下：
当我将图像列表转换为数组时，我检查了image_array的形状，它正好有4个维度(特别是它的形状是1630，60，60，3)。
浏览 85提问于2018-05-21得票数 0
我正在使用量化感知训练对4位LeNet进行量化，但量化感知训练只对8位神经网络进行量化。我不知道如何更改代码。
浏览 29修改于2019-04-09得票数 1
这是我第一次使用DL4J (Deep Learning for Java)，也是我第一次使用卷积神经网络。我的目标是使用卷积神经网络给我一些关于图像的预测值。我自己收集并标记了我的图像。现在我找不到任何方法来使用DL4J使用的DataSetIterator类，这样我也可以设置我的标签值。有没有一种简单的方法可以告诉DL4J，我想训练我的网络来识别图像0.01x0.01.jpg应该输出值0.01和0.01？
浏览 19提问于2020-02-11得票数 0
我正在学习一个文本生成示例。lstm网络的输出是概率分布，据我所知，这是一个双数组，其中每个值都显示与数组中索引对应的字符的概率。因此，我无法理解从发行版中获取字符索引的以下代码： * and return the generated class index.
浏览 6修改于2021-09-22得票数 0
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在过去的一周左右，我一直在尝试使用RGB图像来实现神经网络的功能，但无论我做什么，似乎只预测了一个类别。我检查了进入模型的批次，我增加了数据集的大小，我将原始像素大小(28*28)增加到56*56，增加了历元，做了大量的模型调整，我甚至尝试了一个简单的非卷积神经网络以及简化我自己的CNN模型，但它什么也改变不了SubsamplingLayer.PoolingType.MAX) .stride(2, 2) .layer
浏览 5提问于2018-11-12得票数 0
我想建立一个连接4引擎，它使用人工神经网络工作-仅仅是因为我着迷于ANNs。
以后应该使用进行学习，并应用。引擎将对抗人类玩家。然后根据比赛的结果，调整权重。..。主要是编码问题。
浏览 16修改于2011-01-03得票数 7
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我试图在DL4j中做一个简单的预测(稍后将它用于具有n个特性的大型数据集)，但是不管我做什么，我的网络都不想学习，行为也很奇怪。当然，我学习了所有的教程，并完成了dl4j回购中显示的相同步骤，但不知何故，它并不适用于我。.weightInit(WeightInit.XAVIER) //.l2(1e-4)See Release deeplearning
// http
浏览 10修改于2021-07-29得票数 0
我一直在尝试使用relu激活函数来构建4层神经网络我猜问题出在反向传播部分。因为当我使用sigmoid激活函数时，其余的代码工作得很好所以你们谁能告诉我我的代码出了什么问题
即将到来的代码是我的神经网络类的一部分。
浏览 1提问于2019-04-18得票数 0
读到机器学习，我不断地看到对“输入向量”或“特征向量”的引用，这是一种一维张量，用来保存神经网络的输入。所以。
然后，我也看到引用图像是一个四维张量，尺寸是批次数，颜色通道，高度和宽度。
浏览 0提问于2019-04-06得票数 1
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我需要创建一个有600个神经元的网络模型。每个神经元可以接受4个输入连接。神经元的输入来自M个(待计算)纤维，每个纤维最多可以给出53个输出连接到神经元。神经元获得的每个连接必须来自不同的纤维(不能有两个纤维连接到同一个神经元)。每个神经元必须获得4个输入，并且应该看到，没有两个神经元从所有4个相同的fibers.The连接，所使用的纤维数量必须尽可能少。附言:我认为我可以构造一个600xM的二进制
浏览 1提问于2014-05-30得票数 0
规则地，求解异或的简单神经网络应该有2个输入，2个隐层神经元，1个输出层神经元。
为什么作者要在那里放两个输出神经元？编辑:作者注意到他在隐层使用4个神经元，在输出层使用2个神经元。但我还是不明白为什么，为什么是{4,2}而不是{2，1}的形状呢？
浏览 0修改于2017-05-12得票数 2
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10位字母/数字，其中字母字符位于第4位(不包括连字符)。例如: 586R410056(神经网络)神经网络(NNN) ANN-NNNN1(NNN) ANN NNNN\d{4}\)?$
浏览 1修改于2015-11-12得票数 0
我从各种渠道了解到有4种类型的“节点”：输入神经元、隐藏神经元、输出神经元和所谓的偏置神经元。我看不出哪个过程可能会产生偏置神经元，这在第16页的this paper中有描述。我知道在变异时可能会产生新的神经元，但它需要两个神经元之间的现有连接，这两个神经元将被这个新神经元分割(基于paper already mentioned，第10页)。然而，偏置神经元没有“输入”连接，因此它显然不能以上述方式
浏览 27修改于2019-02-24得票数 2
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在我的Debian笔记本电脑上，我下载并编译了OpenCV4，并配置了额外的模块，一切看起来都很好；我可以在Mat对象中加载一个图像，并对其应用过滤器。现在我想尝试YOLO对象检测，所以我尝试在我的Qt项目中包含深层神经网络dnn模块但是，当我编译代码时，我会得到以下错误
usr/include/opencv
浏览 0修改于2021-09-08得票数 1
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我正在开发一个，它可以创建“灵活的”神经网络。灵活的意思是，它们不是由层组成，而是由单个神经元或神经元群组成。
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浏览 2提问于2017-03-21得票数 0
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