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我在视频演播室上使用的是一个锻造框架。我没有错误，但输出是错误的。我的代码； {
girdi = Convert.ToDouble(txt_girdi.Text); dizi[0] = girdi;
lbl_sonuc.Text =
浏览 0提问于2014-04-17得票数 0
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我正在学习Coursera的机器学习课程，我刚刚接受了一次询问。
因此，每个分类器都有一个定义的任务(例如AND、OR等)，并且网络必须针对此任务进行训练。所以我的问题是:这是反向传播算法的任务吗(除了用于更新权重的事实之外)？
浏览 2修改于2020-05-15得票数 1
我完成了一个二维BackPropagation神经元网络的实现.我的拓扑大小是5 -> 3 -> 10，所以它是一个二维输入层，一个二维隐藏层和一个一维输出层.然而，我得到了奇怪和错误的结果(平均错误和输出值of this SUM as Results
BackPropagation
浏览 2修改于2015-12-20得票数 2
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我尝试使用JAVA实现神经网络反向传播，我已经编写了代码，但结果并不令人满意。误差减小得太慢了。以下是训练结果的示例：
epoch:6 current error:0
浏览 1提问于2014-01-08得票数 1
我正在学习"Accord.Neuro“前馈backPropagation网络，并使用c#中的backPropagation库(我使用了管理”动量“本身的ResilientBackpropagationLearning
浏览 4修改于2017-06-12得票数 0
我正在处理Accord.NET中不同的深度学习算法，我决定用我随处可见的光谱数据来做这件事。我使用Accord的统计工具箱对数据进行PCA变换，以便将其减少到10个数据点。然后严格按照教程进行操作： DeepBeliefNetwork network = new DeepBeliefNetwork(transformedInputs.First().Length, 10, 10);
new GaussianWeights(ne
浏览 4提问于2016-12-08得票数 2
org.neuroph.core.data.DataSet;import org.neuroph.nnet.learning.BackPropagation100; i++) { }
BackPropagationbackPropagation = new BackPro
浏览 1提问于2015-05-02得票数 3
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new double[] {0.9})); BackPropagationbackPropagation = new BackPropagation(); backPropagation.setMaxError(0.0075);
ba
浏览 9修改于2019-12-07得票数 0
org.neuroph.nnet.learning.MomentumBackpropagation.updateNeuronWeights(MomentumBackpropagation.java:72)at org.neuroph.nnet.learning.BackPropagation.updateNetworkWeigh
浏览 2提问于2016-07-11得票数 1
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培训方法配置如下：Backpropagation train = new Backpropagation(network
浏览 0提问于2015-12-08得票数 1
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(inputs, weights, learning_rate, biases, number_of_samples_for_backpropagation, target_outputs):random_sample_index = np.random.randint(0, inputs.shape[0], size=number_of_samples_for_backpropagation(training_set_features, weights, learning_rate, biases_train, number_of_samples_for_
浏览 6修改于2022-09-26得票数 -1
network.reset();
final Backpropagationtrain = new Backpropagation(network, training_data);
train.iteration
浏览 3提问于2016-12-29得票数 0
)darch <- preTrainDArch(darch,inputs,maxEpoch=1000)# backpropagation training the layer functions must berm(layers)
# Setting and running the Fine-T
浏览 5提问于2015-10-18得票数 0
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network.Reset();
Train train = new HeatonResearchNeural.Feedforward.Train.Backpropagation.Backpropagation
浏览 0修改于2013-01-30得票数 1
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Le村关于深度学习(Nature, vol. 521, 2015)的论文时，我遇到了一个数字(论文中的第一个)，它与backpropagation期间通过卷积网络进行的反向传递有关。PS :链接到上面提到的图是https://www.researchgate.net/figure/Multilayer-neural-networks-and-backpropagation-a-A-multi-layer-neural-network-shown-by_fig4
浏览 0修改于2019-06-27得票数 1
2)darch <- preTrainDArch(darch,inputs,maxEpoch=100)# backpropagation training the layer functions must berm(layers)
# Setting and running the Fine-T
浏览 3提问于2014-07-16得票数 2
1回答
selection and is added in tree selection() backpropagationselectiondef evaluationdef backpropagation
浏览 6修改于2018-04-01得票数 1
);
//Backpropagationtrain = new Backpropagation((BasicNetwork) network, trainingSet, 0.2, 0.1);
train.addStrategy(s
浏览 1提问于2015-01-19得票数 5
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我正在学习一个关于理解限制Boltzmann机器 (RBM)的教程，我注意到他们同时使用了术语reconstruction和backpropagation来描述更新权重的过程。
浏览 0修改于2020-06-16得票数 0
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