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在标题'y‘下 我想使用公式1-2找到'X‘的值，其值在表2中给出 如您所见，在标题X下的工作表1 1 to calculate下有1=0、2=0、3=175、4=175、5=258等值 像元1为2-1值为0-0，因此结果为=0 像元1为5-2，值为258-0，因此结果为=258 像元2为4-3，值为175-175，因此结果为=0 像元3为8-5，值为341.5-258.25，因此结果为=83.25.
浏览 22修改于2019-04-22得票数 0
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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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众所周知，1层网络不能预测xor函数，因为它不是线性可分的。我试图创建一个2层网络，使用逻辑sigmoid函数和backprop来预测xor。我的网络在输入层有2个神经元(1个偏置)，隐藏层有2个神经元和1个偏置，输出神经元1个。令我惊讶的是，这是不可能的。如果我添加了一个新的层，所以我有一个具有输入(2+1)、hidden1 (2+1)、hidden2 (2+1)和输出的3层网络，那么它就能工作。另外，如果我保持一个2层网络，但是我把隐藏层的大小增加
浏览 0提问于2016-05-04得票数 14
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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
假设我正在建立一个神经网络来玩tac脚趾游戏。据我所知，一个很好的网络设计是，在网格中，每个正方形有9个输入神经元，3个隐藏层神经元，9个输出神经元，每个电位移动一个。现在，网络已经建立，您如何读取网络的输出？
据我所知，为了训练网络，每次我需要它来做决定时，我都会通过输入发送网络游戏板。但是，，，我怎么得到这个决定呢？
浏览 3修改于2012-01-07得票数 2
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我写的神经网络可以玩抽搐脚趾游戏。网络有9个输入神经元，用于描述板的状态(1 -用于网络移动，1.5 -用于对手移动，0-用于空单元)和9个输出神经元(输出神经元的最高值表示给定状态下的最佳动作)。网络没有隐藏层。激活功能-乙状结肠。学习方法-Q学习+反向传播。隐藏层中需要使用多少个神经元，哪些激活函数更适合于隐藏层和输出层？
浏览 2提问于2017-01-23得票数 2
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现在我想检查在一个隐藏层和两个隐藏层网络中的所有可能性。为此：
我将训练网络的一个隐藏层和1，2和3个神经元在这一层(3个不同的网络)。在此之后，我将计算每个网络的验证集(RMSE和MAE)上的错误。对于有两个隐层的网络，我要做同样的事情，也就是用两个隐层来估计网络，每个层都有神经元数目的可能性(但是神经元的数目只能是1，2或3)。这意味着我将有9对可能的结果:1神经元在第一隐层，1神经元在第二
浏览 7提问于2021-10-20得票数 0
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
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在Android上，当用户连接到蜂窝网络时，我们希望使用VPN。当设备重新启动时，它也不会自动连接。在WiFi和信元网络之间切换以及设备重新启动时，是否有可能自动打开VPN连接？当用户在WiFi和信元网络之间切换时，VPN就会打开.
浏览 2修改于2012-07-25得票数 4
我在传输元掩码中的令牌时遇到了未知的网络ID错误，如下面的图像所示。我用的是本地网络和加纳奇。我可以在从控制台传输元问询帐户之后，从元can帐户转移到另一个。但我不能从已部署的帐户转到元帐户📷
浏览 0修改于2020-06-10得票数 1
假设我们有一个具有二进制输出(0或1)的神经网络。我要做的是删除神经网络中的神经元或层，同时对所有在原始神经网络中被分类为1的实例保持正确的分类，对于输出0也是如此。不同的是，是否有任何方法可以识别对特定类实例的正确分类至关重要的神经元？目的是去除所有不必要的神经元有关的输出。目前，我正试图使用反向传播阶段来尝试将每个神经元对某个类的贡献归因于适合性。在二进制神经网络(二进制权值和激活)的情况下，研究轨迹可以是将神经网络编译成布尔公式
浏览 0提问于2020-06-03得票数 1
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目前，我正在学习神经网络，我试图创建一个应用程序，可以训练识别手写字符。对于这个问题，我使用了前馈神经网络，当我训练它识别1，2或3个不同的字符时，它似乎是有效的。但是，当我试图让网络学习超过3个字符时，它将停滞在40 %- 60%左右的错误百分比。网络类型：前馈神经网络
输入神经元:使用 100 ( 10 * 10)
浏览 10修改于2019-01-21得票数 11
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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。
我怎
浏览 0提问于2018-12-21得票数 0
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我有一个神经网络，最后一层有10个输出神经元，使用softmax激活。我还确切地知道，基于输入值，输出层中的某些神经元应该具有0值。所以我有一个特殊的输入层，有10个神经元，每个神经元要么是0，要么是1。 如果3号输入神经元也是0，有没有可能强制3号输出神经元的值= 0？= RandomNormal(),bias_initializer = RandomNormal() )(x)
x = Activation('softmax')(x) 我知道有一种
浏览 17修改于2018-12-19得票数 1
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