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文章/答案/技术大牛

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前馈网络的接受域

我对人工智能和神经网络非常陌生。我已经在PyTorch中实现了一个前馈神经网络，用于对MNIST数据集进行分类。现在，我想要可视化隐藏神经元(子集)的感受野。

浏览 3修改于2019-12-03得票数 0

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前馈网络应用程序

有没有人用caffe作为前馈网络而不是卷积神经网络？我的输入数据是一维的。一切都很好，但是当我想要使用像max池这样的层时，caffe假设内核大小是方形的。我宁愿需要一个1模糊最大池内核。

浏览 6提问于2015-06-19得票数 0

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修剪Keras前馈网络的输出

我在Keras中使用一个简单的前馈网络来解决一个回归问题。网络的设置非常简单:3个隐藏层具有tanh激活，输出层具有线性激活的单个节点。

浏览 5提问于2018-08-08得票数 2

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Tensorflow前馈网络会话未停止

我正在尝试使用TensorFlow及其tfr格式来构建一个简单的前馈神经网络。我一直在使用TensorFlow的教程和示例作为参考：给定“食品”浮点值，我想预测它产生的“幸福”浮点值。它读取food_record.tfr文件并通过神经网络运行数据。

浏览 0提问于2017-02-06得票数 0

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前馈网络中的稀疏连接-流量还是火炬？

我想要建立稀疏的前馈网络，在Pytorch和Tensorflow中，也就是说，每个节点只连接到下一层的k个神经元数，其中k严格地小于下一层的节点总数。但是，到目前为止，我看到的所有教程/示例都是关于完全连接的前馈网络的。有没有办法在这些工具中构建这样稀疏的网络？

浏览 0修改于2018-05-10得票数 1

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前馈网络的有效性验证

我是tensorflow的新手，我的任务是设计一个前馈神经网络，它包括一个输入层、一个由10个神经元组成的隐感知层和一个输出softmax层。我想知道是否有任何事情要知道我所创建的网络是否是打算要创建的。就像一个显示节点的图表？以下是对这项任务的尝试，但我不确定它是否正确。

浏览 0提问于2018-09-26得票数 1

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简单前馈网络中的扁平化

我只想实现一个简单的前馈网络，而不是CNN。因此，为了让我的简单模型“工作”，我必须在输出层之前添加"model.Flatten()“，以便保持数据形状的一致性。我相信它可以在简单的前馈网络中使用，但我是否遗漏了什么？下面是我想在keras示例中使用的模型代码。

浏览 3修改于2020-05-28得票数 0

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如何使用itself的前馈网络呢？

我想使用create的神经网络，这样我就可以控制如何选择最合适的人(训练)以及其他事情，但是create的前馈网络的源代码不能单独使用(创建一个配置文件和基因组)。FeedForwardNetwork(config.genome_config.input_keys, config.genome_config.output_keys, node_evals) 我也希望能够变异神经网络

浏览 17修改于2022-07-17得票数 1

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深度学习前馈网络中的噪声行为

我对优化3层或更多层的神经网络有点不确定。输入的数据是相当嘈杂的，我似乎把噪声投射到学习中(数据中有很强的偏差，90%属于五类中的一个)。

浏览 0提问于2016-04-25得票数 3

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我从TensorFlow教程开始，使用单层前馈神经网络对mnist数据集中的图像进行分类。这很好，我得到了测试集上的80+百分比。然后，我试图通过在中间添加一个新的层来将其修改为多层网络。在这个修改之后，我训练网络的所有尝试都失败了。在最初的几次迭代中，网络变得更好一些，但随后在11.35%的准确率上停滞不前。使用1个隐藏层的前20次迭代：Train set: 0.102, test set: 0.0

浏览 6修改于2016-08-27得票数 1

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