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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。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个神经元吗？我使用的蛮力机制设置了每个隐层的最大神经元数，所以如果我有8个输入，从每个隐层9到30个神经
浏览 0修改于2018-09-24得票数 2
神经网络学习逼近期望的输出，因此可以使用未知的测试集，并根据其各自的类别对每个测试示例进行分类。例如，神经网络可以学习对手写数字进行分类，并将手写的' 9‘识别为值9。神经网络如何将训练样本的输出与期望的输出进行比较？在神经网络的结构中，期望输出的编码是什么？
浏览 0提问于2014-10-21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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我对神经网络非常陌生，但我正在尝试创建一个用于光学字符识别的神经网络。我有100张图片，大小为24x14，每个数字从0到9。神经网络的输入数量是336，但我不知道如何获得隐藏神经元和输出神经元的数量。
我如何计算它？
浏览 1提问于2016-03-03得票数 1
我写的神经网络可以玩抽搐脚趾游戏。网络有9个输入神经元，用于描述板的状态(1 -用于网络移动，1.5 -用于对手移动，0-用于空单元)和9个输出神经元(输出神经元的最高值表示给定状态下的最佳动作)。我想问：
隐藏层中需要使用多少个神经元，哪些激活函数更适合于隐藏层和输出层？
浏览 2提问于2017-01-23得票数 2
假设我正在建立一个神经网络来玩tac脚趾游戏。据我所知，一个很好的网络设计是，在网格中，每个正方形有9个输入神经元，3个隐藏层神经元，9个输出神经元，每个电位移动一个。
浏览 3修改于2012-01-07得票数 2
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我已经建立了一个从0到9的数字分类模型。我的数据集是tf.keras.datasets.mnist。我使用softmax作为输出层的激活函数。输出层由10个神经元组成。每个代表从0到9的数字。但即使我把输出层神经元的数目改为20个，预测也是准确的。看起来，即使我只需要预测10位数，输出层中也可以有10个以上的神经元。为什么这么说？每个列表包含对应于10个神经元的概率，我们取概率最高的神经元。我的问题是，假设第6个神经元的概率最高，我如何知道分
浏览 0修改于2020-04-05得票数 0
我目前了解并制作了一个简单的神经网络来解决XOR问题。我想做一个用于数字识别的神经网络。我知道使用MNIST数据，我需要784个输入神经元，15个隐藏神经元和10个输出神经元(0-9)。然而，我不明白网络将如何训练，以及前馈如何与多个输出神经元一起工作。 例如，如果输入是数字3的像素，网络将如何确定选择哪个输出神经元，以及在训练时，网络如何知道哪个神经元应该与目标值相关联。
浏览 19修改于2019-02-26得票数 2
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我想在VB.NET中实现一个非常简单的神经网络，我有一个整数数组，它实际上是从黑白位图中取消映射的--我们可以假设每个整数都是1或0。在位图上画了一个点，没有别的了。我想要创建和训练神经网络，告诉我它是否更像:1圈2平方3水平线4垂直线5水平椭圆6垂直椭圆7-水平和垂直椭圆7-垂直和水平椭圆合并9-2水平椭圆合并了9-2水平椭圆合并了9-2水平椭圆合并的形状真的很难看，但是一个人显然可以做出这个决定，所以我认为神经网络可以很容易地训练来做到这一点。但是我对神经网络很陌生
浏览 2提问于2014-04-22得票数 2
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在神经网络中，网络中的每个神经元都代表了输入的某些非线性特征。例:和mnist数据一样，考虑到9的茎被切割成多个片段，不同的部分由第一个隐藏层中的不同神经元表示(仅是3B1B神经网络视频中的一个例子)。我的问题是：如果我们多次通过相同的输入，每个神经元都能代表茎的不同部分吗？还是说它是链规则的全部魔力(即在开始时，所有神经元都代表一些垃圾特征，随着权重的上升，然后特定的特征已经成为特定神经</
浏览 0提问于2019-02-05得票数 2
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为此：
我将训练网络的一个隐藏层和1，2和3个神经元在这一层(3个不同的网络)。在此之后，我将计算每个网络的验证集(RMSE和MAE)上的错误。对于有两个隐层的网络，我要做同样的事情，也就是用两个隐层来估计网络，每个层都有神经元数目的可能性(但是神经元的数目只能是1，2或3)。这意味着我将有9对可能的结果:1神经元在第一隐层，1神经元在第二隐层。2个神经元位于第一隐层，1个神经元位于第二隐层等。对于这9种体系结构中的每一种，我将在
浏览 7提问于2021-10-20得票数 0
我要做的是让一个神经网络‘学习’函数f(x) = x^2，我是基于这里的代码源代码。如果这有帮助的话，神经网络是用c#手工编码的(使用双倍)。其思想是，我给网络对的reals，(例如(1,1)，(2，4)，(3,9))，然后让网络，然后输出正确的平方，当给一个看不见的实数。输入由一个具有实值的输入神经元给出，输出由输出层(也是一个神经元)输出。隐层内有4个神经元。
我的问题是输出神经元的输出介于0到1之间(我使用的是sigmoid函数)。我从源学习神经
浏览 2提问于2016-07-06得票数 1
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如何设计一个具有1个输入、1个输出、1个隐层和4个神经元的函数y = 9x + 3x^ + 8x^3 + 2x^4 + 2的反向传播神经网络？
浏览 3修改于2022-06-12得票数 -2
我正在探索这些“神经元”之间的神经网络模拟，如下图所示。我遇到的困难是把每个神经元连接到它最近的邻居。我第一次想到我可以通过元组解压来做这件事，但是它变得非常复杂。_ncs.append(nc)然而，在我的例子中，这个结构是一个由n个
浏览 3提问于2022-02-28得票数 0
我的神经网络如下
将所有权值从-1，+1初始化为随机实数。
现在我为每堂课做了500 fixed samples的训练。简单地说，通过传递500x9图像来训练函数，该函数使用backpropagation进行100次迭代，通过learning_rate*
浏览 1修改于2018-02-18得票数 5
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我现在试着用梯度下降作为神经网络来实现它。我的输入向量是1xn行向量，其中n是输入神经元的数目。所以，这个过程应该是这样的： [ 5 3 2 9]
[ 3 5 6 <
浏览 2修改于2015-05-03得票数 1
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我对神经网络非常陌生，最近我建立了用于车牌号码分类的神经网络。它有3层:1输入层，16*24(382神经元)数字图像，150 dpi；1隐层(199神经元)，乙状结肠激活函数；1 softmax输出层(10神经元)，每个数字0到9。我想把我的神经网络扩展到车牌上的字母分类。但我担心，如果我只是简单地在输出中添加更多的类，例如在分类中添加10个字母，总共20个类，神经网络将很难将特征从每个类中分离出来。因此，我想知道是否有可能以下列方式建立分层神
浏览 17修改于2018-04-23得票数 0
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我正试图确定MATLAB神经网络中隐藏神经元的最佳数量。我正在考虑采取以下战略：对于每个神经元数目固定的神经网络，都要进行一定数量的训练(例如40次，由于时间原因限制时代性:我考虑这样做是因为网络似乎很难训练，一些时期之后的选择并执行具有许多隐藏神经元的NN上的“真实”训练，以使先前计算的MSE最小化。我指的MSE是验证MSE:我的样本在培训、测试和验证中分裂以避免过度拟合，分别为70%、15%和15% )
拟
浏览 0修改于2014-12-26得票数 1
我想用人工神经网络来玩Tic-tac-toe。我对网络的配置如下:对于9个字段中的每个字段，我使用2个输入神经元。所以我有18个输入神经元。对于每个字段，我有一个输入神经元用于玩家1的一块，一个神经元用于玩家2的一块。除此之外，我还有一个输出神经元给出了当前棋盘位置的评估。输出值越高，1号玩家的位置越好，2号玩家的位置越低。但我的问题是:我如何编写这个神经网络？我的想法是使用Array1-18作为输入神经元。该数组的值是输入权重。I将
浏览 10修改于2009-07-19得票数 21
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我试图设计一个前馈神经网络来预测回归值。最大值125和最小值是-1000在训练集的相依值。有人能建议我如何改进预测吗。
浏览 2提问于2018-03-23得票数 2
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