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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
我想训练一个神经网络与神经网络包在R-但不使用偏置节点。例如，如何训练一个有6个输入神经元、3个隐藏神经元和7个输出神经元的模型--但没有任何偏置神经元？
浏览 2提问于2016-11-16得票数 3
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在我们介绍乙状结肠神经元(具有乙状结肠激活功能的神经元)之前，本网站给出了一些数学上的阐述，即关于感知器。
它从感知器开始，然后进入乙状结肠神经元。一切都很好，但我似乎无法证明第二个问题“西格莫德神经元模拟感知器，第二部分”在本章后面。我很难相信你可以用一个偏差和权重不变的乙状结肠神经元网络取代一个感知器网络(这里可以很容易地构造一个反例:取第三层的权重17，-6，-3，其中b= -3，w= {17，-6}在w.x +b >=
浏览 4提问于2014-11-28得票数 4
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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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假设我已经训练并保存了6个不同的网络，其中隐藏层计数、神经元计数和学习速率的所有值都不同。
1有6个隐层，每层4个神经元，
浏览 0提问于2018-12-21得票数 0
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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
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如何设计一个用于推荐引擎的神经网络。我假设每个用户都需要自己的网络，但是您将如何设计用于在数据库中推荐项目的输入和输出。有什么好的教程吗？
编辑：我更多的是在思考如何设计一个网络。比如有多少输入神经元和输出神经元如何指向数据库中的记录。你会说有6个输出神经元，把它转换成一个整数(这是0-63中的任何东西)，那就是数据库中记录的ID吗？人们就是这么做的吗？
浏览 6修改于2010-02-23得票数 12
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<em
浏览 5修改于2015-04-10得票数 2
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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。
有人对发生了什么事有一点了解吗？
非常感谢
浏览 1提问于2016-07-28得票数 9
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/0x60576a64851c5b42e8c57e3e4a5cf3cf4eeb2e
浏览 0提问于2022-10-04得票数 0
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我正在做一个项目，其中神经网络(NN)的适用性将被评估，我是相当新的学科。更准确地说，神经网络应该取代一个分析模型。该模型基于位移数据计算结构的受力和扭矩。神经网络的任务是通过回归来逼近力/矩。有些作者认为，由输入、一个隐层和输出层组成的神经网络可能就足以实现这一目的。因此，我构造了一个具有这些特征的神经网络。神经网络有12个输入、8个隐式和6个输出神经元。这12个输入代表了6个不同点的两个方向的变形。6输
浏览 0提问于2021-05-19得票数 0
我的目标是建立一个具有两个神经元的序列神经网络，它可以再现一个二次函数。为此，我选择了第一个神经元为lambda x: x**2，第二个神经元为None的激活函数。每个神经元输出A(ax+b)，其中A是激活函数，a是给定神经元的权重，b是偏置项。第一个神经元的输出传递给第二个神经元，该神经元的输出就是结果。我的网络输出的形式是：[]()训练模型意味着调整每个神经元的权重和偏倚。选择一组非
浏览 4提问于2021-12-18得票数 1
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在我大学的非线性动力学课中，我们讨论了一个简单的感知器，它有两个输入神经元和一个输出神经元，并根据这些模式进行训练。pattern | Input | Output 2 | 3,1 | 6求解方程组确定权值w_1(1) + w_2(0) = 2
给出w_1 = 2和w_2 = 0，这意味着感知器进行了抽象。在更高级的神经<em
浏览 0提问于2019-05-19得票数 0
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我试图以编程方式切换用户的元问询网络。使用wallet_addEthereumChain如果我在元问题上手动添加网络，使用相同的信息就可以了。nativeCurrency: {
name: &
浏览 0提问于2021-12-14得票数 1
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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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我将输入一个数字的白色/黑色图像，我的输出层将触发相应的数字(输出层中的0 -> 9神经元中将有一个神经元触发)。我完成了一个二维BackPropagation神经元网络的实现.我的拓扑大小是5 -> 3 -> 10，所以它是一个二维输入层，一个二维隐藏层和一个一维输出层.然而，我得到了奇怪和错误的结果(平均错误和输出值下面是我实现的流程步骤：
构建网络:除输出层外，每个层都有一个偏差(无偏差)。偏差的输出值总是= 1.0，但是它的连接权值在每次传递时都会被更新，就像<em
浏览 2修改于2015-12-20得票数 2
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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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我写了一个简单的前馈人工神经网络来识别符号。每个输出神经元映射到一个符号。0到1之间的输出决定它识别哪个符号，即选择符号作为输出节点的最大值。然后我做了以下实验：
我得到了测试输入(上面的6个符号)，并创建了一个噪声函数addNoise(n)，其中n是随机添加到输入中的噪声的百分比。随着70%噪声
浏览 5提问于2016-10-12得票数 0
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