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第一个： solve :: seq_search([ann1, ann2]) satisfy; 第二个： solve :: ann1 :: ann2 satisfy;
浏览 19提问于2020-08-28得票数 3
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我有一张物品清单。每个对象都包含经度、纬度和单词列表。Obj C: 54.123, 10.123, [This is a text for object C]然后我得到了类似于下面的矩阵
浏览 0修改于2017-08-15得票数 2
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因为我不希望你遵循上面的链接，简单地说一下“你好预测”：这是Google预测API的一个"Hello world“示例，基本上是一个用西班牙语、英语和法语的字符串组成的大型培训集来训练ANN的例子。
浏览 0修改于2013-07-02得票数 1
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str(l)) return s
ann= [] while i < len(layers) - 1: i += 1
def t
浏览 0修改于2019-09-08得票数 -1
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我试图使用这段代码来安装一个使用Keras的ANN，然后对它进行腌制：
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=4, mode
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
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然后我使用了(sklearn) ANN，使用了下面的MLPClassifier：
MLPClassifier(solver='adam', alpha=1e-5, random_state=1,activation
浏览 2提问于2021-01-20得票数 0
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出于学术目的，我试图使用递归实现反向传播，但似乎我在某处出错了。已经对它进行了一段时间的修补，但要么根本没有学到任何东西，要么在第二种模式上没有学到东西。this.backpropagate = function(oAnn, aTargetOutput, nLearningRate) { n = 0;
for (sNodeId in oAnn.get
浏览 4修改于2013-07-16得票数 5
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我已经接触了很多C编程和RT-Linux，现在我想做一些人工神经网络。我对进化算法(学习算法)和人工智能也很感兴趣。我从哪里开始学习这一切呢？
浏览 40修改于2018-06-06得票数 9
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sc.fit_transform(X_train)classifier.add(Dense(units=1, kernel_initializer='uniform', activation='sigmoid'))
# compile ANN
浏览 8提问于2019-05-13得票数 0
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我试着训练一个神经网络来进行回归。该数据集由7个参数的~10k数据点组成。我用的是对于这一问题的根源以及如何解决，有什么建议吗？模型 model = keras.Sequential([ layers.Dense(10, activation='relu', kernel_regulari
浏览 2提问于2020-12-15得票数 0
我正在写一个分为三个部分的项目：我已经编写了为神经元产生输入的关于你，将这些数据传递给ANN的最佳方式是什么？我想有两种方式: 1) C++调用ANN的Matlab脚本2) Matlab ANN变成C++程序
如果我使用编码器来生成C++程序，我会收到一个错误：“所有入口点文件都必须是函数。
浏览 2提问于2013-12-13得票数 0
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我在Python中使用ANN进行多类分类(12个类)。然而，我正在犯错误。import kerasfrom keras.layers import Dense
classifier = Sequential()
# Adding the input layer and the first hidden layerclassifier.add(Dense(units = 13,
浏览 1修改于2018-03-11得票数 0
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= 3ann.add(tf.keras.layers.Dropout(0.2))ann.add(tf.keras.layers.Dense(units=8,activation="relu"))
浏览 16修改于2021-06-24得票数 0
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当人工神经网络与反向传播相结合时，算法比较复杂，没有稳定的测试参考点。我说的不是训练/验证/测试阶段，我想要某种量规，或者，一步一步的训练结果/权重值来检查网络的内部工作情况，以获取给定的配置和培训数据。
浏览 3提问于2016-10-31得票数 1
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我是OpenCV的新手，我想用ANN实现OCR。我试图搜索，例如，但没有看到任何使用ANN与图像处理的例子。
然后我看到了这个示例，但是当我对它进行分类时，错误率超过90%。有人能给我举一个用ANN实现OCR或图像处理的例子吗？
浏览 2修改于2012-02-22得票数 3
刚用python写了我的第一堂神经网络课。据我所知，每件事都应该有效，但其中有一些我似乎找不到的错误(可能正盯着我的脸)。我首先在10,000个MNIST数据示例上试用了它，然后在尝试复制符号函数时，以及在试图复制XOR门时又试了一次。每一次，无论时代的#，它总是产生输出的所有输出神经元(不管可能有多少)都是大致相同的值，但成本函数似乎正在下降。我使用的是批处理梯度下降，所有这些都是使用向量完成的(每个训练示例都没有循环)。
def __ini
浏览 1提问于2014-12-24得票数 0
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