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我的前馈神经网络有150个输入神经元，25个隐藏神经元和3个输出神经元。我的训练数据集有43104个样本，我的验证和测试数据集分别包含9237个样本。我正在使用验证检查来停止培训。验证检查设置为6。但是，我的神经网络在11次迭代中停止训练！那是不是太早了？
谢谢。
浏览 1提问于2014-03-05得票数 2
我有一个有结构的神经网络:7个输入神经元，3个输出神经元。训练周期约为100 K。我真的得到了更好的结果-我有更多的隐藏神经元！不仅仅是数量的2倍，而是输入层数量的6倍。换句话说，目前共有44个隐神经元被定义！一切都在好转。
我开始觉得这里有什么不对劲..。隐神经元计数
浏览 5修改于2015-04-10得票数 2
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9月27日00:16:11我的主机google时钟倾斜:错误获取请求检索元数据错误。。9月27日00:16:14我的主机谷歌-帐户:错误获取请求错误检索元数据。。9月27日00:16:14我的主机谷歌-网络:错误获取请求检索元数据错误。。
浏览 0提问于2018-09-27得票数 1
Metamask允许我在我的专用网络上部署合同，但它不允许我发送事务。它的实际网络运行在几个节点上与PoW，唯一不同的是，最低煤气费从21k改为11k。它的最新节点与工作rpc和同步。有趣的是，我建立的钱包与网络没有任何问题:)在元询问电话，它也工作！
📷
浏览 0修改于2022-11-18得票数 0
以上是我对网络的配置。我正在训练CNN网络的192*192的图片大小。我的目标是一个11种的分类网络。然而，测试数据集的丢失和准确性似乎是非常不稳定的。为了获得稳定的精度和损失，我必须运行15+历元。最大准确度仅为50%。我能做些什么来提高性能呢？
浏览 4修改于2022-07-29得票数 -1
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我是神经网络领域的新手，我想知道深层信念网络和卷积网络之间的区别。另外，是否有一个深卷积网络，它是深信念和卷积神经网络的结合？
我的输入层将有50x50=2500个神经元，HL1 =1000个神经元(比如说)，HL2 =100个神经元</
浏览 8提问于2014-07-03得票数 44
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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
浏览 3提问于2022-02-28得票数 0
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我已经想出了一个使用神经网络的分类问题的解决方案。我也得到了同样的权重向量。数据是5维的，隐藏层中有5个神经元。假设神经元1有输入权重w11，w12，...w15，我必须解释这些权重的物理解释，这些权重的组合，在problem.Does中代表什么，任何这样的解释存在，或者神经元本身没有特定的解释？
浏览 4提问于2014-07-16得票数 0
我把我的松露项目连接到了ganache网络。此外，我还在元问询中添加了ganache网络。在将erc20协议部署到ganache之后，我可以在松露控制台上看到我的帐户的令牌余额，但不能在元问询上导入令牌。所有元询问、加纳奇和松露帐户都是相同的，eth余额是同步的，但是元问询无法识别网络上已部署的契约。我的ganache端口是127.0.0.1:7545令牌部署网络也是127.0.0.1.7545元缓存网络是127.0
浏览 0修改于2022-01-14得票数 1
我对人工神经网络非常陌生，我无法理解的是为什么我们需要层的概念。难道不足以将每个神经元连接到其他神经元，创造一种网络，而不是一种基于分层的结构吗？例如，要求解异或，通常需要至少3层，1层输入，2层神经元，1+隐层，部分神经元，1层输出层，1层神经元。
我们不能创建一个由两个输入神经元(我们需要它们)和一个由其他神经元网络连接的输出的网络吗？
浏览 3提问于2017-04-04得票数 4
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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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我正在制作python神经元网络，我希望它不打印进度条，只打印数组：
[8.2330288e-12 9.9992573e-01 2.1350482e-16 5.9751502e-11 6.5589209e-17
1.3340558e-18 2.9009388e-16 3.5262390e-06 1.21936
浏览 4修改于2022-10-04得票数 0
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根据图像，我猜它可以看到所有由边缘连接的神经元都是一个簇。所以你可能会有两组神经元，每组都是相连的。但这是真的吗？这篇论文www.booru.net/download/MasterThesisProj.pdf讨论GNG-聚类，在第11页你可以看到一个类似连接神经元簇的例子。但是，我也对迭代次数感到困惑。一旦我把它们全部放进去，我会删除它们并再次添加它们以适应现有的网络吗？我多久这么
浏览 2修改于2016-12-15得票数 6
我试着理解在输出层中使用只有一个输出神经元和多个神经元的神经网络之间的区别。
有谁知道区别吗？
浏览 2提问于2021-01-06得票数 0
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我试图用Java编写一个神经网络它应该能够解决异或函数。我理解神经元(感知器)是如何工作的，以及它们是如何学习的，但我不明白神经网络是如何处理输出的，也不明白神经元如何“相互交流”。例如：
input = {{1, 0},{1, 1},{0, 1},{0, 0}} 我用什么价值观训练每
浏览 4修改于2017-05-02得票数 1
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这就是我目前正在做的事情：secgen=[] secgen.append(G.neighbors(i))
for j in secgen[i]:
thirdgen[i].append(G.neighbors(
浏览 0修改于2011-07-10得票数 0
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这是一种新型的神经网络。假设我们有N种类型的神经元(例如，3)，它们是连接在一起的。我们需要生成和测试所有可能的，但独特的(为了不花费时间)网络。这是因为重复秩序不会改变网络。我们只对独特的神经元类型指纹感兴趣。例如，如果我们在133 (第1型、第2型和第3型)后有3个神经元(3种类型)的网络，则331将无效，因为它是多余的，因此我们会有一个1型神经元和2个3d型神经元的现成网络。因此，具有三种可能类型的3个神经<e
浏览 7提问于2014-11-15得票数 0
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AND逻辑和OR逻辑只需1个神经元即可解决。然而，XOR逻辑需要2层中的3个神经元的神经网络： \ /考虑这种形式的神经网络：这种只有两个神经元相互连接的神经网络能够比只有一个神经元更好地解决任何问题吗？
浏览 9修改于2021-03-09得票数 1
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在Java 8中，元空间是从本机内存中分配出来的，但是我没有在网络上获得什么是本机内存？根据此，它是操作系统可用的内存，但在中，本机内存也显示为赋予JVM进程的内存的一部分。这是否意味着操作系统可以使用到(15-4)=11 GB，从哪个元空间内存将被分配？
浏览 0修改于2017-05-23得票数 2
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