回答情况：
提问时间：
问题标签：
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
回答已采纳
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
脉冲和递归神经网络都可以对时变信息进行建模。但我不确定哪种模型相对于计算成本更好。使用更复杂的推式神经网络是否值得，或者递归神经网络是否同样有效，所需的计算量要少得多？脉冲网络的收敛速度更快吗？
浏览 1修改于2011-03-31得票数 6
回答已采纳
卷积神经网络通常是图像分类和语义分割的最佳选择。分类/数字数据(年龄、身高、城市等)另一方面，传统的机器学习模型，如(深度)随机森林模型、支持向量机模型或传统神经网络模型处理效果最好。是否有将卷积神经网络和传统神经网络相结合的混合结构来对图像和分类数据集进行分类？
浏览 0修改于2018-06-12得票数 1
1回答
对神经网络进行训练，使神经网络连接权值上的误差函数最小化。在某些应用中，这些权数可被视为知识产权。是否有一种方法来加密这些权重，并且仍然有一个可操作的神经网络？一些背景:我试图扩展一个神经网络算法，但是现在我们正在一个集中的服务器上做所有的计算，它被困住了。我们可以将计算转移到客户端，但我们不希望有人解压缩可执行文件并获取网络的权重。有没有办法分发“加密的神经网络”，使我们的IP受到保护？
我要澄清的是:我指的不是对加密数据进行操作的“不经意”神经网络，而是指神经网络本
浏览 0修改于2020-06-16得票数 9
我正在尝试使用坐骨神经网络框架学习神经网络，我了解神经网络的基本知识，现在尝试用scikit-learn来实现它。但我对两点感到困惑。 Layer("Softmax")],n_iter=25)
2-坐骨神经网络在我上面写的代码中做反向传播吗
浏览 0修改于2020-06-16得票数 0
回答已采纳
4回答
我正在学习神经网络和反向传播。我想我知道网络是如何工作的，从输入、输出、隐藏层、权重、偏差等方面。但是，我仍然不能完全理解如何设计一个适合问题的网络。例如，我想要一个神经网络来学习如何玩跳棋，我该如何将这个问题转化为神经网络设计？干杯:)
浏览 3提问于2013-06-13得票数 33
回答已采纳
1回答
当我第一次读到神经网络时，我了解到反向传播是用来训练神经网络的算法。我感兴趣的是是否还有其他的选择(或者更好？)呼叫BP。
神经网络中使用的其他训练算法是什么？BP是最好的吗?这就是为什么几乎每个人都用它来训练神经网络模型吗？
浏览 0修改于2018-11-03得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用框架学习神经网络，我了解神经网络的基本知识，现在尝试用scikit-learn来实现它。但我对两点感到困惑。 Layer("Softmax")],n_iter=25)
2-坐骨神经网络在我上面写的代码中做反向传播吗
浏览 5修改于2020-06-20得票数 0
回答已采纳
2回答
我完全理解为什么神经网络的深度会影响学习，以及它与它的宽度有什么不同。但我正在寻找一些关于这方面的理论依据。我可以想出的文件，例如神经网络中深度的好处或前馈神经网络的深度幂，不幸的是太深太长了。
浏览 0提问于2018-10-14得票数 4
7回答
我想学习更多关于人工智能和神经网络的知识。我对它是什么以及它是如何工作的有一些基本的了解，但我想找一本有很好解释的好书或教程。
有没有人知道一些关于这个主题的好材料(技术上写得不太好)？
浏览 2修改于2013-08-31得票数 33
回答已采纳
1回答
使用Google Colab，我使用tensorflow制作了一个神经网络，它根据示例生成文本。我跑了60个时代。我怎样才能让我的神经网络保持它所学到的东西。每当我重新运行它时，它都会重新开始。
浏览 13修改于2021-03-01得票数 1
1回答
我读了很多关于神经网络的文章，我发现了非常不同的信息。我知道，有监督的神经网络也可以进行回归和分类。在这两种情况下，我都可以使用sigmoid函数，但是有什么区别呢？
浏览 1提问于2022-03-11得票数 -1
2回答
假设我正在开发一个神经网络，用于对田径比赛中的每个跑步者进行评分。我给出关于跑步者的神经网络信息，例如。win%，自上次运行以来的天数等。我的问题是-在这种情况下，神经网络正在对跑步者进行评级，我可以给网络一个像比赛天气一样的输入吗？例如，我给网络1.00表示热，2.00表示冷，3.00表示正常。？我问这个问题的原因是:神经网络的输出越大，跑步者就越好。因此，这意味着win %输入越高，评级就越高。如果我给出神经网络输入，值越大并不一定意味着跑步者越好，网络是否能够理解和使用/解释这个输入？
浏览 3修改于2012-10-15得票数 0
回答已采纳
我对神经网络这个话题很陌生。我遇到了两个术语--卷积神经网络和递归神经网络。
我想知道这两个术语是否是指同一事物，或者，如果不是，它们之间会有什么区别呢？
浏览 6修改于2017-09-17得票数 67
1回答
简单地说，：是否有可能让神经网络对用户的输入进行实时反应？
想象一下，一个由接收周围环境的输入并利用神经网络产生输出以实现生存的实体组成的世界的小游戏。解决这一问题的一个简单方法是使用遗传算法改进神经网络，并找到一组具有更高生存性的实体(适合这种情况)。这种行为可以通过让用户多次重放游戏来实现，直到神经网络适应为止，但对于我的目标来说，这是一个过于繁琐和耗时的过程。因此提出了我的问题：是否有可能提高神经网络的学习速度，以便它们能够对用户的输入做出足够快的反应，从而使用户能够感觉到变化的发生？还是有不同的方
浏览 4修改于2014-03-16得票数 5
回答已采纳
2回答
好吧，所以-我一直在处理python的神经网络，我做了几个前馈和一些重复的。我知道他们是如何在一个相当基本的水平上工作的。有时候，我会看到一些人用神经网络来生成像文字这样的东西；他们会声称自己已经训练了几千个段落，然后它会写一个新的段落。我最近读到一篇关于神经网络的文章，它分析了成千上万的字体，然后创建了自己的字体。这是一个问题--到目前为止，我建立的所有神经网络都有一个输入和输出的数据集。我读到的这些神经网络看上去好像不接受输入，它们只是看了很多东西的实例，然后创建了一个新的实例(就像它们只处理输出)。
浏览 1提问于2016-07-01得票数 0
回答已采纳
我正在训练一个神经网络。首先，我考虑了一个只有一个隐藏层的NN。第二，我试图构造一个具有两个隐藏层的NN。这两个神经网络层上的神经元数目保持不变为5。learning_rate='constant', learning_rate_init=0.001 ,random_state=1).fit(X_treino, Y_treino)
然而，第二个神经网络的得分要比第一个神经网络差得多
浏览 3提问于2022-06-13得票数 1
1回答
我正在尝试编写一个简单的神经网络，它可以为y=x函数计算权重。这是我的代码：
正如您所看到的，错误级别从未真正下降太多。我试着改变学习的动力和速度，但没有多大帮助。
浏览 0修改于2010-09-05得票数 2
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