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我正在尝试在这个数据集中进行MLP反向传播神经网络学习(回归)，并且我使用了神经网络和插入符号。我想要两个隐藏层，每层有6和5个节点。
浏览 0修改于2016-04-12得票数 1
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我创建了一个简单的2-2-1前馈神经网络来使用Keras来预测异或。然而，我的网络不能收敛(给出0.5的精度)，最让我困惑的是使用0和1作为符号收敛，而且速度快得多。
浏览 0提问于2018-04-23得票数 0
我想交叉验证一个神经网络使用包neuralnet和caret。在运行neuralnet()函数时，有一个名为hidden的参数，您可以在其中设置每个隐藏层和神经元。假设我想要两个隐层，分别有3个和2个神经元。它将被写成hidden = c(3, 2)。有人知道我在哪里能把这些数字加起来吗？
浏览 2提问于2020-06-04得票数 0
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我使用插入包和神经网络模型，以一个包含几个预测因子的数据集为基础，通过主成分分析找到神经网络的最佳调谐参数。此数据集还包含两个输出数值变量，因此我希望根据预测器对这两个变量进行建模。当使用‘神经网络’包时，我得到了想要的输出:一个输出层由两个神经元组成的网络，对应于我想要建模的两个输出变量，如下面的代码所示。228 0.6114171607 0.3648684296135 0.5559830113 0.3288717153
但是，当使用来自插入符号</e
浏览 0提问于2015-01-12得票数 1
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我正在使用插入符号和avNNET方法。我想在进行交叉验证时尝试变量的所有子集。这样我就可以确定最好的预测器和参数(就像暴力方法一样)。
我用过stepAIC和glm，有没有类似的东西？
浏览 0修改于2018-12-02得票数 1
我已经创建了简单的神经网络，它可以识别不同的数字和字符。我想让神经网络来识别汽车的车牌。为了做到这一点，我必须将图像上的符号分开。例如，我必须在图像上找到符号并将每个符号保存到文件(png或jpg)：
创建的符号：文件中的分隔符号：如何使用python找到符号并将绿色矩形保存为简单的png
浏览 0修改于2018-05-20得票数 1
我想训练一些神经网络来检测车牌上的符号。我得到了10k张带有图版的图片，和10k个字符串，其中包含文本，用图版表示。我想自动创建PASCAL VOC xml文件，包含有关板上每个符号的信息。然后我想训练神经网络来检测符号和它们的类别。我已经知道图片上出现了哪些符号，但我不知道如何获得边界框坐标。此外，我试图找到经过训练的神经网络，可以检测符号，或者自己训练一个，但失败了。
那么，如何为车牌上的每个符号获取边界框？
浏览 0修改于2020-10-26得票数 0
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我已经建立了一个实验性的神经网络-它的想法是，它可以查看JPEG图像，并识别图像的哪些部分是音乐符号。为了训练网络，我使用了被切成100 x 100个方框的页面的各种图像，它们的值可以是1.0 (即包含符号)或0.0 (不包含符号)。该网络有10,000个输入神经元(对于100 x 100图像的每个像素)，2000个隐藏神经元(每个输入都连接到一个‘行’和一个‘列’隐藏神经元)。
有一个输出神经元。使用两个输出神经元会得到更好的结果吗
浏览 11提问于2017-07-16得票数 0
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我正在研究神经网络和反向传播的方程，我在方程中看到了这个符号，⊙。我认为神经网络的矩阵乘法总是涉及到两边匹配维数的矩阵。邮箱：3，3@3，2。(这就是动画片中发生的事情)。神经网络的哪个部分使用Hadamard积，哪个部分使用Kronecker积？因为我在论文和深度学习材料中看到了哈达玛产品(⊙)的这个符号。
📷
浏览 0提问于2020-06-11得票数 5
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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)，
浏览 5提问于2016-10-12得票数 0
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我认为神经编码/神经编码(神经元或偏倚如何对概念链的符号概念进行编码，例如每个特征是符号函数链及其参数)是理解神经网络的关键，因此神经编码也可以直接用于神经网络的知识蒸馏和精馏过程的微调和改进。神经编码也可用于注入偏见(例如，已有知识、专家知识、道德约束)，方法是以预先计算的方式改变权重/偏差，而不是生成大量的培训数据集和随后对模型进行培训。我认为，神经编码是理论或人工神经网络的
浏览 0修改于2022-09-21得票数 1
这不就是神经网络对文本进行预处理的方式吗？
我早就接受了皮特的回答是正确的。然而，我有严重的怀疑，主要是由于最近我一直在研究符号知识和安的。Teuvo Kohonen在他的论文“自组织地图”中解释道：
然而，Kohonen确实设法处理了SOM中的符号信
浏览 1修改于2021-01-12得票数 31
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我只是带了以下几个名字：
1黄氏，B.和Kechadi，M.T.一种用于在线手写符号识别的HMM-SNN方法。
浏览 1修改于2014-06-10得票数 1
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我试图可视化一个神经网络的原理图，并找到了一个很好的工具，在这里建立原理图，http://alexlenail.me/NN-SVG/index.html。我编辑了SVG文件，将其中一个密集层转换为LSTM层，并将输入到时间序列中，而不是奇异神经元。它是一个带有hidden_size=8的奇异LST
浏览 0修改于2019-08-17得票数 2
现在我使用一些神经网络进行OCR，它产生输出符号和它的一些概率。我也有分割触摸字符的算法。所以我需要决定该怎么做。问题是，在这种意义上，神经网络至少在理论上能否为OCR提供可靠的概率？如果可能的话，我应该怎么做呢？我应该尝试处理当前的输出，还是更多地训练网络，或者选择另一个网络？
浏览 0修改于2016-09-19得票数 0
我最近决定开始学习人工智能，特别是关于神经网络的知识，因为我相信它将使我能够解决我目前无法解决的新问题。作为第一步，我希望能够编写一个简单的神经网络，让我能够识别手写数字(使用MNIST数据集)，我更希望能够在接下来的几周/几个月内做到这一点。我读过5到6本关于神经网络的书的开头，但我一直存在的问题是，过了一段时间，我就迷上了解释，因为我缺乏数学知识。
例如，在链接教程中，我遇到了以下符号问题：∇，∂，→。更广泛地说，我偶然发现了数学符号:我不知道的常量，但作者假定读者知道的常量，以及特殊的<e
浏览 2修改于2016-03-17得票数 2
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我正在制作一个Android游戏，它的核心机制是通过绘制以前指定的符号来“施法”。为此，我尝试了Tesseract，但它将胡言乱语识别为符号，并且(据我所知)没有任何方法来衡量与任何符号的相似性。我可以使用哪种神经网络/ocr实用程序来完成我的任务？
浏览 0提问于2021-04-01得票数 0
我正在使用RStudio中的MXNet库来训练神经网络模型。 在使用插入符号训练模型时，我可以调优"momentum“参数(其中包括)。这与随机梯度下降优化器有关吗？我知道这是使用"mx.model.FeedForward.create“训练时的默认优化器，但是当我使用插入符号:train？？
浏览 24修改于2019-03-05得票数 0
我想识别屏幕截图中出现的所有图片列表，并得到表情符号的标签(例如“微笑”)。
这是截图()：屏幕截图可以有不同的分辨率和不同的高度发生表情。我的想法是：
你会怎么做？
浏览 3提问于2017-10-15得票数 1
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“图像识别的深度残差学习”的论文在图3中说明了它们的剩余网络如下：我不是神经网络专家，所以有人能解释一下“3x3conv，256，/2”上面的高亮符号是什么意思吗？第一部分是清晰的(具有3x3像素窗口的卷积神经网络)，但是"256“和"/2”是什么？
浏览 0提问于2020-03-27得票数 3
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