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从所有我为CNN提供的Tensorflow code for quantization量化参考中，量化方案是这样表述的 对于8位，步长= range/255此处range = xmax-xmin，但如
浏览 12提问于2020-03-27得票数 0
我想在Windows 8上使用神经网络框架，我在google上搜索，但是我找不到说明性的信息。有可能吗？可以像使用Aforge或其他框架一样使用。提前谢谢。(对不起，我的语言)
浏览 3提问于2014-05-14得票数 1
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现在，我收到以下错误：
self.stateactivation = 'linear'))我想，因为董事会的形状是(8,8
浏览 0修改于2018-09-18得票数 0
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输入神经元和隐藏神经元之间以及隐藏神经元和输出神经元之间的权重是如何给出的？我知道权重在一开始是随机给定的。其次，我正在做字符识别，假设我有一个大小为8x8像素的字符，意味着64个输入神经元，这应该意味着我也需要64个输出神经元，对吧？
浏览 3修改于2015-04-18得票数 0
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我使用一种蛮力机制来确定最优的隐层/神经元，方法是将层/神经元增加1到一些最大值，然后从性能最好的模型中选择最优计数。我在这里的问题是关于这个“蛮力”过程的隐神经元计数的起点。有什么好的机制来决定从哪个神经元计数开始，这样我就不会错过一些最小的最优计数？假设我有8个不线性相关的输入。如果我以(输入数: 8) +1(正如一些帖子所建议的那样)作为增加层内神经元数量的起点，我可能会错过最佳神经元数，因为它可能少于9个神
浏览 0修改于2018-09-24得票数 2
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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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我是CNN话题的新手，我有一个关于输入图像与第一卷积层神经元之间的映射的基本问题。
我的问题是:输入图像是否应该到达第一卷积层(我是指第一隐藏层)中的所有神经元？例如:如果我在CNN中的第一个隐藏层是8个神经元，在这种情况下，完整的输入图像被传递给所有这8个神经元，或者只有一组输入图像的像素被传递给每个神经元。
浏览 0提问于2020-03-15得票数 0
我有一个简单的前馈神经网络，由8个输入神经元组成，然后是2个隐层，每个隐层有6个隐神经元，1个输出层由1个输出神经元组成。Keras代码是：model.add(Dense(6, activation='tanh'))
model.add(Dense(1, activation='tanh&
浏览 4修改于2021-04-14得票数 0
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openvino神经棒不能推理yolov8模型？
python、部署、模型、树莓派
我想在树莓派中部署openvino的环境，用神经棒来推理yolov8模型，但是有人说神经棒推理不了yolov8这类新的模型，我想问一下能不能用
浏览 124提问于2024-03-13
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当我传入的是一个形状ValueError数组时，我为什么要为我的神经网络得到一个形状(8,1)，但是我得到的错误是，神经网络正在抱怨得到一个(1,)。神经网络：(8,) Dense(40, input_dim=observation_dimension, 0. ])(8,
浏览 0修改于2018-06-28得票数 1
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我已经使用Matlab神经网络工具箱训练了一个神经网络，特别是使用命令nntool。检测基本上是针对交通标志的，我使用了一个包含90张交通图像(禁止进入、禁止右转和停止标志)的数据库，其中30张图像的大小为8*8像素，其中禁止进入的标志为正数。我的输入是64*90，目标是1*90。现在，我需要在Python中使用这个神经网络进行实时识别。我需要什么参数？我对神经网络完全陌生。
浏览 19修改于2016-08-20得票数 0
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我正在利用Keras开发一个神经网络。它是一个多层感知器(Mlp).输出层有8个神经元。是否有一种方法可以在每次迭代中访问输出层单个神经元的权重和偏差？
浏览 0提问于2019-10-31得票数 2
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在下面的示例中，我可以看到SOM的神经元网格的每个神经元中有多少个数据值。然而，我希望知道在给定SOM配置.Is的每个神经元中分组的实际数据值，有任何方法可以做到这一点。这就是我使用的例子。net = selforgmap([8 8]);[net,tr] = train(net,x);plotsomhits(net,x)
浏览 0修改于2014-07-25得票数 0
我目前正在尝试实现一个ANN，它为8种不同可能的商品为1/1交易。我想知道如何确定人工神经网络所需的输出数量。产出的数目是否应与可能的行业数目相等？也就是说，如果我有8种不同的商品，并且每种商品都可以换8种商品，那么ANN需要8*8的输出吗？
总之，一个人工神经网络是否需要与它所能执行的不同动作的数量相等的输出？编辑:澄清货物有价值的具体情况，这是输入给人工神经网络。8*8指的是任何其他商品中的一种可能的贸
浏览 1修改于2013-09-08得票数 0
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如果只有几个特征，比如2-5特征，那么是否可以对神经网络的体系结构提出一些一般性建议？
这里隐藏的完全连接层的数量应该是多少？每层可能有多少个神经元？不同层的神经元数量是否需要保持恒定(例如16,16,16)或上升(例如，8,16,32)或下降(32,16,8)或上下(例如16,32,16)或下降和上升(例如32,16,32)？
浏览 0提问于2018-10-15得票数 1
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我正试着去理解(和想象)一个时代对于培养一个神经网络来说到底是什么。在这种情况下，我如何想象/理解一个时代？
浏览 5修改于2014-09-17得票数 5
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当我有一个输入张量x = tf.ones((2,3,4))时，tf.layers.dense(x,8)会把x压平到一个有2*3*4=24输入神经元和2*3*8=48输出神经元的完全连接层上，然后再将其重塑为[2,3,8]，还是会创建有4个输入和8个输出神经元的2*3=6完全连接层，然后将它们连接起来？
浏览 0修改于2018-10-18得票数 3
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例如，如果我有一个正在玩跳棋/跳棋的神经网络，并试图进行无效的移动，有没有一种方法可以专门优化那个特定的输出？--------------------------------------- --------------，那么64 *8个输出神经元，如果最高概率的输出是神经元8(或任何其他无效输出)，这将类似于B1C2 (B1是开始位置，C2是结束位置)。如果神经网络的
浏览 0提问于2018-12-18得票数 0
我正在使用一个分类标签为1到8的数据集。当使用keras序列模型时，当我创建一个有8个神经元的输出层时，它给出了一个无效参数错误。我的理解是，它将标签识别为0到7，而不包括8。因此，当我创建一个包含9个神经元的输出层时，它似乎可以工作。我的问题是，用9个神经元代替8个神经元可以吗？epochs=100,错误消息: InvalidArgument
浏览 0提问于2020-10-23得票数 0
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