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我想知道如何在不提供训练值的情况下训练神经网络。我的前提是，神经网络将用于可以从传感器接收正/负反馈的机器人上。也就是说，为了训练它自由漫游而不撞到东西，当没有碰撞传感器或接近传感器被触发时，就会产生积极的反馈。当碰撞/接近传感器被触发时，就会出现负反馈。如何使用这种方法训练神经网络？
浏览 2提问于2012-01-26得票数 2
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如果我在训练神经网络之前对训练数据进行标准化，那么在训练之后，我就去标准化训练数据并反馈给神经网络，以显示最终的建模结果和预期的结果。或者，我是否将标准化的培训数据反馈回和取消标准化后的最终结果和预期结果？
浏览 1提问于2014-03-25得票数 0
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我理解递归神经网络(RNN)需要有一个记忆，以及这是如何通过反馈隐藏神经元的输出来获得的。但是为什么他们不能只保留输入，也就是说，只延迟和反馈输入序列，而不是那些输入函数的隐藏神经元，并以此作为背景？
这似乎解决了许多问题，为整个隐藏的状态反馈(即BPTT困难)，但仍然保留所有的上下文。即使上下文是输入的函数，而不是输入本身，我们仍然可以使用这一点，因为单个隐层中的某些神经元可以是x(t-1) x(t-2)...输入的函数。因此，我们仍然可以用标准的RNN计算任何我们可
浏览 0提问于2016-10-10得票数 2
我在问递归神经网络是不是一系列神经网络。
我认为，根据我的理解，可以从一系列神经网络构建这样的实现，其中神经网络的每个输入都是给定数据的时间戳+最后一个时间戳的输出。
浏览 5提问于2016-10-11得票数 1
我正在用一个单输出神经网络处理Keras中非常大的数据集。当网络深度发生变化时，我观察到模型性能有了一些改进。因此，我现在想要进行“系统”研究的超参数优化(隐藏层、激活函数、#神经元、时间、批次大小等)。我想知道你们中是否有人在这方面有经验，或者有反馈，这些反馈可能会指引我走上正确的道路。
浏览 3提问于2022-02-28得票数 1
我正在使用谷歌翻译神经网络(惊人的改进)通过谷歌云翻译API在SDL Trados处理技术翻译。我能以某种方式将翻译反馈到来训练它吗？“谷歌是否将我的数据用于培训？”
浏览 1提问于2018-02-17得票数 0
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我从Matlab中得到了上述层递归神经网络。我想知道，我如何添加一个额外的隐藏层？我是否没有正确地理解这一点，还是这里只有一个层-有3个神经元和1个反馈环？有人能帮我纠正一下吗？
浏览 0提问于2013-12-11得票数 0
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例如，具有2个输入神经元(具有值1和X)和一个输出层神经元(具有值1)的经训练的XOR网络。如果有人想知道第二个输入神经元的值是多少，他们可以反向反馈信息，然后计算出它接近于0。这个操作到底叫什么？
浏览 0修改于2017-09-28得票数 3
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我刚刚开始进入神经网络的世界，使用我自己的对象和向量，使用C++语言。然而，我在想，像超级马里奥这样的游戏中的神经网络将很难仅仅基于输入的屏幕和输出的键盘(或控制器)，因为网络无法找到玩家的速度，或者它过去的任何走法。我认为如果神经网络有“记忆”，就像以前的前馈的一些输出和正常的输入一起反馈到网络中，这可以让神经网络对它可能正在做的事情有一个轻微的感觉，从而影响它的当前输出。有没有一种更好的方法来给神经网络“记忆”，把它的部分输出输入到它的输入中？P
浏览 11提问于2019-10-31得票数 0
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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)。但是，我想得到一些关于解释的反馈(我使用50/25/8/8/8/8神经元(第一个隐藏层后的keep_prob=0，9)：📷
浏览 0提问于2016-04-25得票数 3
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请看一下这个人工智能系统架构建议：正如你所看到的，这是一个利用BWAPI AI框架的星际争霸的多智能体AI系统，我为bot的基础架构提出了这个想法，它由两个主要的神经网络组成，每个神经网络都被置于特定的管理任务中如果是的话，我如何为这两个神经网络创建反馈回路，以便它们能够有效地协同工作。
浏览 0提问于2016-12-18得票数 4
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我想得到一些反馈，为什么在许多研究论文中，研究人员通过卷积神经网络(CNN)传递MFCC？从本质上讲，CNN本身就是一个特征提取过程。谢谢!
浏览 5提问于2021-08-27得票数 0
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我即将开始用Tensorflow开发一个神经网络，但在我深入研究它之前，我希望能得到一些反馈，说明我需要什么样的神经网络(如果一个网络是正确的方法)。
我需要神经网络输入一个图像，并输出另一个图像。我需要神经网络来获取视差图，并给我一个“可驱动的地图”。这能办到吗？谢谢!
浏览 6提问于2017-12-18得票数 0
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我正在使用MATLABs套件来解决一个由13个微分方程组成的系统，这些微分方程决定了神经元的行为。现在我想添加第二个神经元，它由同一组微分方程运行，但受到第一个神经元的影响。更重要的是，第二个神经元也会影响第一个神经元。(这两个单元之间的前馈和反馈。)如果我的问题有任何不清楚或不够具体的地方，请指出。我会试着解释我在做什么/试得更好
浏览 1修改于2014-05-21得票数 1
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我正在开发一个C#应用程序，它应该接收来自神经反馈软件的数据，并将其传输到乐高NXT砖块。每当在神经反馈软件中达到某个目标时，该软件通过TCP向C#应用程序发送值1，如果没有达到该目标，则将0发送到C#。为了解决这个问题，一个解决方案是编程一个“计时器计数器”：基本上，为了让NXT移动，那么目标(在神经反馈软件中)至少要遵守1秒(也就是说，不受干扰-值从1到0)。
浏览 4提问于2020-04-16得票数 0
我试图建立一个简单的神经网络，有两个输入神经元，一个隐藏层，有3个神经元，输出层有单个神经元，然后训练它来解决异或问题。📷现在，我试图跟随这篇文章建立反传播微分
浏览 0提问于2017-08-30得票数 1
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我对ANN还是很陌生的，我只是在读批量标准化论文()，但我不确定我是否得到了他们正在做的事情(更重要的是，它为什么会起作用)
假设我有两层L1和L2，L1产生输出并发送给L2中的神经元。批归一化只取L1的所有输出(即每个神经元的每一个输出，得到一个完全连通的网络的|L1| X |L2|数的总向量)，将其归一化为平均值为0和SD为1，然后将它们反馈给它们各自的L2神经元(加上本文讨论的γ如果确实是这样的话，这对神经网络有什么帮助呢？固定分布有什么特别之处？
浏览 3提问于2015-04-30得票数 7
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也许很多人已经看过谷歌研究的这篇文章：
我想做一些类似的事情，只是为了看看它是如何工作的，也许将来可以用它来更好地理解是什么使我的网络失败在我看来(也许我错了)他们做了两件事中的一件：
1)向训练后的网络提供一些现有的图像或纯粹的随机噪声，并可视化其中一个神经元层的激活。但是-看起来这不是完全正确的，因为如果他们使用卷积神经网络，层次的维数可能会低于原始图像的维数。( 2)或者他们将随机噪声反馈给受过训练的人工神经网络，从中间层
浏览 2提问于2015-07-02得票数 1
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在递归神经网络中，这不是那么简单，因为我们是在对一系列输出进行预测。
我们如何集成递归神经网络？您是否使用多个模型预测每个时间步的输出，对输出进行平均，然后使用平均值中的预测反馈到每个单独的模型中(漂洗，重复)？这似乎很难在普通的ML库中实现(我使用的是Tensorflow)。
浏览 2提问于2016-10-04得票数 1
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