回答情况：
提问时间：
问题标签：
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
回答已采纳
在torch中访问神经网络内部神经元的简单方法是什么？
我用torch7的nn库训练了一个多层神经网络。我想看看当一些输入被转发到网络时，来自某些特定内部神经元的输出值是什么，或者手动更改输出。如果是这样的话，对于已经训练和保存的网络，是否有简单的解决方案？原因是我的神经网络是一个自动编码器，因此中间的神经元是重要的-整个网络的输出。
浏览 1修改于2018-09-27得票数 3
1回答
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, 5,
浏览 2提问于2017-03-21得票数 0
回答已采纳
2回答
例如，如果我的图像大小为50x50，并且我想要一个包含4个层的深度网络，即
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(比如)和输出层=10个神经元，为了训练输入层和HL1之间的权重( W1 )，我使用了一个AutoEncoder (2500 -1000-如果使用卷积神经网络解决了同样的问题，那么对于50x50输入图像，我将开发一个仅使用<e
浏览 8提问于2014-07-03得票数 44
回答已采纳
我正试着去理解(和想象)一个时代对于培养一个神经网络来说到底是什么。在这种情况下，我如何想象/理解一个时代？
浏览 5修改于2014-09-17得票数 5
回答已采纳
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
回答已采纳
我喜欢开发一个Windowsphone 8/7网络无线电应用程序，它从shoutcast广播channel.For中流音频文件，我需要从streaming.Now中提取元数据，我想知道如何从流中提取元数据
浏览 3提问于2013-08-07得票数 5
回答已采纳
2回答
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
回答已采纳
3回答
元标签“生成器”在今天的网络中仍然相关吗？每个人都有用吗？
<meta name="Generator" content="Drupal 7 (http://drupal.org)" />
浏览 0提问于2012-06-11得票数 3
回答已采纳
因此，基础知识-比如由进化算法(由项目给定)训练的类型(多层前馈网络)，设置了多少个输入神经元(8个)和多少个输出神经元(7个)。但我目前正在试图弄清楚我应该使用多少隐藏层，以及这些层中的每一层中有多少神经元( ea不会修改网络本身，而只是修改权重)。
有没有关于如何弄清楚这一点的一般规则或指导方针？
浏览 0提问于2012-12-19得票数 3
回答已采纳
我对机器学习和在keras中使用神经网络是个新手。我正在尝试在神经网络的帮助下使用强化学习，如果机器人要与人类比赛，它可能最终会预测机器人在垄断游戏中采取的正确行动。为此，我尝试使用神经网络，它接收23个浮点数的数组(定义玩家状态)，并输出7个浮点数的数组(在给定时间可以采取的最大可能操作数)。，最后一层有7个神经元。，例如数字1到7。请随时为此目的建议更好的神经网络模型，我将非常感谢。我知道这可能不是最好的模型。 但本质上，这里的主要问题是，如何输入
浏览 25修改于2020-05-03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
回答已采纳
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
回答已采纳
我想训练一个简单的1-隐藏层网络。网络应该由三层组成:一个输入层(2个dims)，一个隐藏层(10个dims)和一个输出层(1个dim)。问题似乎是我的目标标签是一维的，但网络的输出高于10维。get_weights(model) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7][1]似乎如所希望的那样，与具有10个神经元的隐藏层的连接。Layer [2]似乎是从隐藏层到输出层的连接，输出层
浏览 43提问于2019-12-23得票数 0
回答已采纳
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
回答已采纳
我有一个ResNet网络，我正在将其用于相机姿势网络。我已经将最终的分类器层替换为1024密度层，然后是7密度层(第一个3用于xyz，最后4个用于四元数)。我的问题是，我希望将xyz错误和四元数错误记录为两个单独的错误或度量(而不是所有7个错误的平均绝对错误)。customer_error(y_true，y_pred)的自定义指标模板的输入是张量。
浏览 22提问于2019-11-29得票数 0
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
回答已采纳
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号