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Actor网络有5个代表状态值的输入神经元，并将产生一个由一个输出神经元持有的输出值。我的问题是:使用TensorFlow 2.x，我应该如何构造才能将角色网络的输出层插入Q网络的输入层？
浏览 14提问于2020-06-02得票数 0
让我们以一个带一个隐层的全连通神经网络为例。输入层由5单元组成，每个单元与所有隐神经元相连。共有、10条隐神经元、。这种输入是如何映射到所描述的神经网络上的？我不明白(0，5,300)的外型是什么意思(只是一个例子)。在我的想象中，我们只是有一群神经元，其中一个数字流动。
当输出形状为(0，5
浏览 3修改于2017-05-08得票数 12
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我试图建立一个稀疏的递归神经网络，总共有100个神经元，每个神经元只随机连接其他10个神经元，权重是从高斯分布中随机提取的，平均值为5e-05标准差。我知道在Python中，要从高斯分布中提取权重，我可以使用：但是，怎样才能有效地将每个神经元随机连接到网络中的其他10个神经元
浏览 9修改于2022-02-26得票数 0
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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。
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
1, 2, 4, 3, <em
浏览 2提问于2017-03-21得票数 0
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例如，有10个神经元的隐层，其中5个神经元具有ReLU激活，5个神经元具有Sigmoid激活功能。我想要创建一个板结构神经网络。
浏览 5修改于2017-09-11得票数 0
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假设我想用神经网络来识别我的字符。让我们把它切成5个字母，图像的二进制形式为16x16，输入+2层网络，两个层内都有单极函数。在学习过程中使用动量反向传播。下列哪一种方法应该给出最好的结果(其中x是第一层神经元的数目)？我说的最好的意思是正确认识的最高百分比。速度不是这个问题的一个因素。
单个网络，256;x;5 -最高值神经元获胜。5个网络，256;x;1 --每个网络都有自己的字母，每个输出都被测试和接收，可
浏览 1修改于2015-03-02得票数 0
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直到知道我只使用神经网络对单个输出进行分类之前，我为每个类设置了一个输出神经元，并检查哪个神经元具有最高/最低的激活率。[0,5 0,5 0,5] -> [0,5 0,5 0,5][2 2 2] -> [-1 -1 -1]
所以，我想知道的是，我是否可以使用一个具有3个输出的网络
浏览 1提问于2014-10-20得票数 1
假设我有一个密集层的神经网络。输入层有3个神经元，单个隐层有5个神经元，最后输出层有2个神经元。
对于第1层，3个输入进入，5个输入输出。对于第二层，来自第1层的5个输入进入，2个输入输出。
浏览 0提问于2021-01-10得票数 0
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假设我有一个具有这种结构的神经网络:网络( 256,100，4)，其中有256个输入神经元，100个隐藏的，和4个输出。网络使用sigmoid函数作为激活函数，输出神经元在0:1范围内返回一个值。例如，如果网络给我1，0，1，0，但我知道第一个输出应该是0，而我对其他三个输出一无所知。
有没有办法训练网络，使第一个输出受到影响？我的直觉告诉我，使用目标设置为0, 0，1,0的backprop可以解决我的问题，但我也很好奇，如果0，.5，.5</
浏览 3修改于2015-11-04得票数 2
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在过去的3个小时里，我试图在matlab中创建一个前馈神经网络，但没有成功。我现在真的很困惑。net = network(5,1,1,[1 1 1 1 1],0,1);
据我理解，我的代码存在以下问题：
输入层中没
浏览 0修改于2018-11-09得票数 0
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假设我有以下神经网络我想知道用什么代替???，这样我的第一个输出神经元就通过一个RELU激活函数，第二个是乙状结肠函数。这个网络的输出是一对要执行的动作，第一个是正值，另一个是二进制选择。更广泛地说，我想知道如何在任意数量的神经元上建立具有任意数量功能的这种网络(例如，5个relu，2个乙状结肠，以及最后4个神经元的softmax )。
浏览 1修改于2021-07-21得票数 1
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我可以训练和运行这个神经网络没有问题，但我对输出神经元的数量感到困惑。我原以为有5种不同的分类，所以我应该有5种不同的神经元，但是我不能像这样设置代码，因为它抱怨：
IMLDataSet trainingSet = new BasicMLDataSet(input, ideal因为我只有一列数据是标准化的，A，B，C.值被转换为-1到1之间的数字，因此当我运行带有5个输出神经的神经网络时，它会抱怨应该只有1。当我运行一个神经元输出的神经网络</
浏览 0提问于2018-03-15得票数 0
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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
我正在尝试使用类 network '‘(网络包)的对象。我注意到edgelist很容易处理并元属性，但不清楚如何为那些不存在边的二元属性提供R信息。例如:假设我有一个网络(1，...,5)。我认为，边缘列表矩阵应该包含节点I的列，以及边缘协变量(在这里，假设国家或其他国家的失业率，边缘表示它们是否有条约)。myedgelist：2 4 .063 5 .04
然后我可以对此做一些统计，并加入(edit:)失业协变量。但我看不到一
浏览 1修改于2014-05-31得票数 0
我需要阅读一个ERC-1155 NFT令牌元数据。我们如何检索它的元数据，或者至少检索元数据的url/URI？smart协议位于多边形网络中，地址为0x60576a64851c5b42e8c57e3e4a5cf3cf4eeb2ed6。实际的NFT可以在https://opensea.io/assets/matic/0x60576a64851c5b42e8c5
浏览 0提问于2022-10-04得票数 0
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卷积神经元网络体系结构的确定我读过很多关于神经元网络，反向传播，随机梯度下降，过度拟合，正则化等等的文章。有一些“难”的数学规则:这很容易理解。但是，我怎么知道我的卷积神经元网络所需要的体系结构呢？我想把这些植物分类：
我研究了mnist数据库(手写数字数据库)的示例--为什么使用这些体系结构中的大多数示例:conv5x5 ->池(2，最大) -> Conv5x5</e
浏览 2提问于2017-03-12得票数 0
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我有一个关于神经网络的问题，因为我不是神经网络的专家。假设有一个5×5的网格，依赖于我推送任何正方形(或组合的方块)，其中一些方块(不一定是我推过的方块)会亮起来。假设输入层有25个神经元，其中除推送的神经元为零，输出层为另一个25个神经元，除点亮的方块外，所有神经元都为零。假设在我的训练数据集中，我已经做了50次这个实验。因此，从根本上说，如果训练集中没有一个正方形，那么神经网络还能用于预测吗？
最后，如果这一切都是可能的，你会怎么
浏览 0修改于2018-08-18得票数 3
我的神经网络很小，有10个输入神经元，12个单层隐神经元和5个输出神经元。
然而，当我尝试使用阿德罗塔时，神经网络根本就不会训练。变量在每一步都保持不变。
浏览 1提问于2016-07-28得票数 9
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我编写了一个简单的递归神经网络(7个神经元，每个神经元最初连接到所有神经元)，并使用遗传算法对其进行训练，以学习像1/(1+x^2)这样的“复杂”非线性函数。作为训练集，我在范围中使用了20个值。网络可以很好地学习这个范围，当给出这个范围内其他点的例子时，它可以预测函数的值。然而，它不能正确地外推和预测超出范围的函数值-5,5.有什么原因，我能做些什么来提高它的外推能力？
谢谢!
浏览 6提问于2013-08-19得票数 5
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是一个基于Python的创建神经网络的库。我看过他们网站上的教程，但他们似乎对我帮助不大。我计划做的模拟是有一辆汽车在轨道上行驶，配备5台测距仪，显示它与墙壁之间的当前距离，范围在0.0和1.0之间。我假设使用这个设置，我将有5个输入神经元和1个输出神经元。举个例子，我假设我有4个隐藏神经元。让我们也假设我做了一个叫做runSimulation()的函数，它以一个神经网络作为参数，使用神经网络驱动汽车沿着一条路线行驶，并返回平均速度(适应度)。如何根据
浏览 1修改于2013-07-29得票数 6
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