Вопросы с тегом «neural-network»

Я знаю о градиентном спуске и алгоритме обратного распространения. Чего я не понимаю, так это когда важно использовать предвзятость и как вы ее используете? Например, при отображении ANDфункции, когда я использую 2 входа и 1 выход, она не дает правильных весов, однако, когда я использую 3 входа (1 из которых …

807 machine-learning  neural-network  artificial-intelligence  backpropagation 

В чем разница между эпохой и итерацией при обучении многослойного персептрона?

413 machine-learning  neural-network  deep-learning  artificial-intelligence  terminology 

В настоящее время этот вопрос не очень подходит для нашего формата вопросов и ответов. Мы ожидаем, что ответы будут подтверждены фактами, ссылками или опытом, но этот вопрос, скорее всего, вызовет дебаты, споры, опрос или расширенное обсуждение. Если вы считаете, что этот вопрос можно улучшить и, возможно, вновь открыть, обратитесь за …

381 machine-learning  neural-network  classification  svm 

Для любого слоя Keras ( Layerкласс), может кто - то объяснить , как понять разницу между input_shape, units, dimи т.д.? Например, в документе сказано unitsуказать форму вывода слоя. На изображении нейронной сети ниже hidden layer1имеется 4 единицы. Относится ли это непосредственно к unitsатрибуту Layerобъекта? Или unitsв Керасе форма каждого веса …

262 neural-network  deep-learning  keras  keras-layer  tensor 

В следующей функции TensorFlow мы должны обеспечить активацию искусственных нейронов в последнем слое. Это я понимаю. Но я не понимаю, почему это называется логитс? Разве это не математическая функция? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels = target_output )

250 tensorflow  machine-learning  neural-network  deep-learning  cross-entropy 

Когда я тренировал свою нейронную сеть с помощью Theano или Tensorflow, они сообщали о переменной, называемой «потерями» за эпоху. Как я должен интерпретировать эту переменную? Чем выше потери, тем лучше или хуже, или что это значит для конечной производительности (точности) моей нейронной сети?

201 machine-learning  neural-network  mathematical-optimization  deep-learning  objective-function 

Если я хочу использовать функцию BatchNormalization в Keras, то нужно ли вызывать ее один раз только в начале? Я прочитал эту документацию для этого: http://keras.io/layers/normalization/ Я не понимаю, где я должен это назвать. Ниже мой код пытается использовать его: model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) …

168 python  keras  neural-network  data-science  batch-normalization 

В выходном слое нейронной сети обычно используется функция softmax для аппроксимации распределения вероятностей: Это дорого вычислять из-за показателей. Почему бы просто не выполнить Z-преобразование, чтобы все выходы были положительными, а затем нормализовать, просто разделив все выходы на сумму всех выходов?

160 math  neural-network  softmax 

Я пытаюсь обучить Си-Эн-Эн классифицировать текст по темам. Когда я использую двоичную кросс-энтропию, я получаю точность ~ 80%, с категориальной кросс-энтропией я получаю точность ~ 50%. Я не понимаю, почему это так. Это проблема мультикласса, не означает ли это, что я должен использовать категорическую перекрестную энтропию и что результаты с …

160 machine-learning  keras  neural-network  deep-learning  conv-neural-network 

Я использую эту библиотеку для реализации учебного агента. Я создал учебные примеры, но я не знаю точно, что такое наборы валидации и тестирования. Учитель говорит: 70% должны быть обучающими случаями, 10% будут контрольными случаями, а остальные 20% должны быть проверочными. редактировать У меня есть этот код для обучения, но я …

155 artificial-intelligence  neural-network 

Это принципиальный вопрос, касающийся теории нейронных сетей: Почему мы должны нормализовать вход для нейронной сети? Я понимаю, что иногда, когда, например, входные значения не числовые, необходимо выполнить определенное преобразование, но когда у нас есть числовой ввод? Почему числа должны быть в определенном интервале? Что будет, если данные не нормализуются?

151 tensorflow  machine-learning  neural-network  normalization 

Закрыто. Этот вопрос не соответствует рекомендациям по переполнению стека . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме Stack Overflow. Закрыт 3 месяца назад . Уточните этот вопрос Я читал кое-что о нейронных сетях и понимаю общий принцип однослойной нейронной сети. …

143 math  machine-learning  neural-network  deep-learning 

В его нынешнем виде этот вопрос не подходит для нашего формата вопросов и ответов. Мы ожидаем, что ответы будут подтверждены фактами, ссылками или опытом, но этот вопрос, скорее всего, потребует дебатов, аргументов, опросов или расширенного обсуждения. Если вы считаете, что этот вопрос можно улучшить и, возможно, снова открыть, обратитесь за …

140 artificial-intelligence  machine-learning  neural-network  genetic-algorithm 

В настоящее время я пытаюсь получить ИНС для игры в видеоигру, и я надеялся получить некоторую помощь от замечательного сообщества здесь. Я остановился на Diablo 2. Таким образом, игра ведется в реальном времени с изометрической точки зрения, когда игрок управляет одним аватаром, на котором сфокусирована камера. Чтобы сделать вещи конкретными, …

139 machine-learning  computer-vision  neural-network  video-processing  reinforcement-learning 

Я просматривал документы по тензорному потоку tf.nn.conv2d здесь . Но я не могу понять, что он делает или чего пытается достичь. На документах сказано: # 1: Выравнивает фильтр в 2-D матрицу с формой [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels], Что это делает? Это поэлементное умножение или просто умножение матриц? Я …

135 neural-network  tensorflow