增加神经网络的输入维度
是指在神经网络模型中增加输入数据的特征维度。神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过学习输入数据的特征和模式来进行分类、回归等任务。
增加神经网络的输入维度可以带来以下优势：
- 更全面的特征表示：通过增加输入维度，可以提供更多的特征信息给神经网络模型，使其能够更全面地理解输入数据的特征和模式。
- 提高模型的表达能力：增加输入维度可以增加神经网络模型的参数数量，从而提高模型的表达能力，使其能够更好地拟合复杂的数据分布。
- 改善模型的泛化能力：增加输入维度可以帮助神经网络模型学习更多的特征和模式，从而提高模型的泛化能力，使其在未见过的数据上表现更好。
增加神经网络的输入维度在各种应用场景中都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：通过增加图像的输入维度，可以提供更多的图像特征信息给神经网络模型，从而提高图像识别的准确性和鲁棒性。
- 自然语言处理：通过增加文本的输入维度，可以提供更多的语义信息给神经网络模型，从而改善文本分类、情感分析、机器翻译等任务的效果。
- 推荐系统：通过增加用户和物品的输入维度，可以提供更多的用户行为和物品特征信息给神经网络模型，从而提高推荐系统的个性化推荐效果。
腾讯云提供了一系列与神经网络相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云AI Lab：提供了丰富的人工智能算法和模型库，可以帮助用户快速构建和训练神经网络模型。
- 腾讯云机器学习平台：提供了完整的机器学习工作流程，包括数据准备、模型训练、模型部署等环节，支持各种类型的神经网络模型。
- 腾讯云GPU实例：提供了强大的GPU计算能力，可以加速神经网络模型的训练和推理过程。
更多关于腾讯云的神经网络相关产品和服务信息，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/product/ai
相关·内容
1回答
我最近做了我的第一个神经网络模拟，也使用了遗传进化算法。这是一个简单的软件，它只是模拟收集食物的简单有机体，正如人们所预料的，它们从具有随机和零星运动的有机体进化为具有受控的食物寻找运动的有机体。因为这种有机体很简单，所以我只使用了几个隐层神经元和几个输入输出神经元。我知道，简单地增加神经元就可以制造出更复杂的神经网络，但你不能增加更多的层吗？或者这会产生某种冗余吗？所有的神经网络图，如这一个，总是有一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。如果你只是加了一堆隐藏的层，就不能建立一个更复杂的神经网络吗？当然，这会使神经网络的处理变得更加困难，但它会创造出某种优势吗，还是就像在一个单层中增加更多的神经
浏览 1提问于2015-06-16得票数 1
回答已采纳
1回答
全卷积变分自编码器
、、、
我想做一个神经网络，它使用黑白图像作为输入，并输出它的彩色版本。在这个过程中，重要的是图像的大小必须保持不变。
通常，这是通过使用完全卷积网络与GAN或AE architecture。现在我决定实现一个VAE版本，但是当我在互联网上查找它时，我发现了潜在空间是线性/密集的版本，这意味着它破坏了整个卷积。
对于这类神经网络，VAE不是一种有效的方法吗？或者有人可以提供解决方案/代码来帮助这种情况？(Pytorch更喜欢)
浏览 0提问于2019-08-17得票数 1
1回答
我有两个图像，维数1 (32,43,3)和维数image2 (67,86,3)。当我试图附加数组时，如何将它存储在numpy数组中？
image=cv2.imread(image1,0)
image=cv2.resize(image,(32,43))
x_train=np.array(image.flatten())
x_train=x_train.reshape(-1,3,32,43)
X_train =np.append(X_train,x_train) #X_train is my array
image=cv2.imread(image2,0)
image=cv2.resize(im
浏览 7提问于2017-03-12得票数 4
回答已采纳
我试着用神经网络来进行二元分类。它由三层组成。第一层有三个输入神经元，隐藏层有两个神经元，输出层有三个输出二进制值为1或0的神经元。实际上，输出通常是一个浮点数，但通常是整数。
如果网络只输出3的向量，那么我的输入向量不应该是相同的大小吗？否则，对于分类，如何将输出映射到输入？
我使用VBA在Excel中编写了基于以下文章的神经网络：到目前为止，它的工作原理与本文所描述的完全一样。目前我还没有进入机器学习库的权限，所以我选择尝试一下。
例如：
如果网络的输出是n，这是否意味着我的输入数据也必须是n，n，n？
从我在这里读到的：
看来应该是这样的。不过我不太确定。
浏览 0提问于2019-01-17得票数 0
1回答
其目标是实现具有1D对象(例如，时间序列)的多通道(即输入层)的神经网络体系结构。其思想是在组合任何通道的特征映射以输出概率预测之前，在任何通道中应用独立操作。
一个潜在的解决方案可能是使用。千层面是Theano的轻量级包装器。如果一个人需要Theano的灵活性，但又不想总是从头开始编写神经网络层，那么通常建议使用它。
Lasagne是否提供了为python中的1D对象实现多通道神经网络的工具？可以使用lasagne.layers实现多个输入层吗?还是应该使用theano创建自定义层？
浏览 6提问于2017-03-08得票数 2
我是python keras的新手。随着对Keras的理解，我对Keras的输入形状感到困惑。我觉得在不同的神经网络下，我需要将我的数据重建成不同的形状。 例如，如果我正在构建一个简单的ANN，我的训练数据应该是像m，n这样的矩阵，m是样本的数量，n是特征的数量。但最近我正在学习一维卷积神经网络。我发现教程将训练数据构造为a，b，c，其中a是样本数，b是时间步数，c是特征数(等于1)。但是为什么我不能简单地将数据重塑为a，b呢？因为对于一维卷积神经网络，c将始终为1。 我不确定我是否正确理解了上面的内容。我想知道有没有不同神经网络的training_data形状的总结？或者说，数据的形状背后
浏览 7提问于2019-08-26得票数 0
1回答
我想要创建一个神经网络，它以一个小楔形子图(不同类型的节点和不同类型的边)作为输入来预测某些属性。例如，图中的输入可以是：
:Mike :likes :chocolate;
:studies :Biology.
假设我们有n个节点和r个关系类型。我如何将它作为神经网络的输入来提供，以及神经网络的结构将是怎样的。
浏览 0提问于2020-07-22得票数 2
我正在建立一个一维卷积神经网络(CNN)。我从许多来源了解到，如果增加更多的层，CNN的性能就会提高。但是，在每个池层，输出形状比输入小50% (因为我使用的池大小为2)。这意味着我不能添加更多的层，一旦我的输出有形状1。
是否有办法克服这个“减少形状问题”，还是仅仅是增加输入形状的问题？
浏览 1提问于2018-07-09得票数 0
回答已采纳
在我的神经网络模型中，我用一个8x256维嵌入矩阵表示一个8个单词的句子。我希望将其作为输入提供给LSTM，其中LSTM一次接受嵌入的单个单词作为输入并对其进行处理。根据pytorch ，输入应该是(seq_len, batch, input_size)的形状。将输入转换为所需形状的正确方法是什么？我不想把数字搞混了。我在PyTorch和行主计算方面是个新手，所以我想在这里问一下。我这样做，对吗？
x = torch.rand(8,256)
lstm_input = torch.reshape(x,(8,1,256))
浏览 1提问于2018-11-28得票数 2
我想知道分析句子的主要目的是什么，例如，我们在训练机器翻译时得到句子的所有词性标签？我认为我们只需要对句子进行标记化，然后将其输入神经网络进行训练？拥有POS标签的目的是什么?如何在训练机器翻译模型的代码中实现它？ 我似乎找不到任何例子。请协助
浏览 9提问于2019-02-19得票数 0
2回答
我正在尝试使用卷积神经网络对DNA序列执行分类任务。DNA序列正被转换为一个输入数组，编码为一个热载体。例如，"ACTG“编码为[1, 0,0, 0，1，0,0，0，0，1，0，0，0，1，0，0,0,1,0]。我已经对每个样本进行了这样的编码。输入的维数应该是number_of_samples * length_of_samples*4。我现在正在尝试理解一维卷积是如何在这样的输入数组上工作的，但我无法计算出一维卷积的输出是什么样子。会非常感谢你的帮助。作为参考，我使用标准大学昆达杰实验室的代码。我不能理解一维卷积对于三维输入是如何工作的。
浏览 0提问于2018-10-30得票数 2
1回答
我有一些数据为每个记录都有一个维度 of 8x128。我想为这些数据训练一个神经网络。
有人有用Multi-Dimensional数据作为输入的例子吗？我已经搜索了这些文档，并且只找到了一维输入示例。
浏览 4提问于2013-01-18得票数 1
回答已采纳
在卷积神经网络中，假设仿射层的输入和输出分别为$x$和$y$。这个仿射运算$y = W^{\top} + b$已经在$b \neq 0$的情况下增加了非线性。
为什么我们还需要像ReLU这样的函数来增加系统的非线性呢？
浏览 0提问于2018-07-24得票数 3
我目前正在使用tensorflow和神经网络，并且对这个主题还很陌生。
我有一个堆栈的4个图像传递给我的conv网络，形状为(4,160,120,1)，因为图像是灰度的。
在通过神经网络传递图像后，我想将图像展平成一个长阵列，然后传递到密集的层。
但是在对我的神经网络的输出使用Flatten()之后，我得到了一个形状为(4,2240)的二维数组，而不是一个很长的一维数组。
为什么会这样?我需要做些什么才能将其展平为一维数组？只是再次使用Flatten()吗？
我之所以问这个问题，是因为我的目标是将扁平化的输入与另一个一维的输入连接起来，但我得到了一个连接不起作用的数组，因为它们的形状不同
谢谢
浏览 0提问于2021-01-05得票数 0
我目前正在做一个涉及递归神经网络的NLP项目。按照教程here，我用PyTorch实现了一个LSTM。 对于我的项目，我需要提取输入文本的每个标记的隐藏表示。我认为最简单的方法是使用批次大小和序列长度1进行测试，但当我这样做时，损失会比训练阶段大几个数量级(在训练阶段，我使用的批次大小为64，序列长度为35)。 有没有其他方法可以方便地访问这些单词级别的隐藏表示？谢谢。
浏览 14提问于2021-07-22得票数 0
4回答
我读了一篇关于卷积神经网络的文章，我发现了一些我不明白的东西，那就是：
过滤器必须有与输入图像相同的通道数，这样才能进行按元素方向的乘法。
现在，我不明白的是:什么是卷积神经网络中的通道？我试着寻找答案，但还不明白是什么。
有人能给我解释一下吗？
提前谢谢。
浏览 0提问于2019-12-05得票数 22
回答已采纳
1回答
卷积神经网络块表示法
、、、
他等人。“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
回答已采纳
5回答
我正在处理一个问题，试图用机器学习将数据样本分类为质量好或差。
数据样本存储在关系数据库中。样本包含属性id、名称、向上投票的数量(用于好的/坏的质量指示)、评论的数量等。还有一个表，具有指向数据样本id的外键的项。这些项包含权重和名称。所有指向数据样本的项都表征了数据样本，这通常有助于对数据样本进行分类。问题是，对于不同的样本，指向一个外键的项数是不同的。
我想将指向特定数据样本的项目提供给机器学习输入，例如神经网络。问题是我不知道项目的数量，所以我不知道我想要多少个输入节点。
Q1)当输入维度是动态的时，是否可以使用神经网络？如果是这样的话，是怎么做的？
Q2)当元组列表的长度未知时，是否
浏览 1提问于2012-12-06得票数 7
2回答
投入过多=过度适应？
、、、、
第一个问题:我是否可以混合不同类型的输入，例如身高和年龄(当然，我的输入是标准化的)？一般来说，我们能在一个神经网络中混合不同类型的输入吗？
第二个问题:太多不同的输入会导致过度适应吗？
我使用120个输入神经元和20,000个训练数据，我在53%的准确性(坏)过度拟合。
谢谢。
浏览 0提问于2018-06-24得票数 3
我正在使用VGG16训练神经网络来识别3个类别，但我没有任何固定的图像大小(对于m x n，m，n<300的图像，我所知道的就是这些)。所以我将输入层的input_shape设置为(None, None, 3)。问题是如何从3个维度(行、列、通道)下降到一个维度
浏览 5提问于2018-06-06得票数 0
我有一些带有以下代码片段的神经网络，请注意batch_size == 1和input_dim == output_dim：
<code>A0</code>
目前，上面的神经网络工作得很好，但它非常慢，因为它会在每个样本(批量大小= 1)中更新梯度。我希望将批处理大小设置为> 1，但my_fn_that_only_takes_in_vectors不能容纳第一维不是1的矩阵。由于我的自定义损失的性质，将批处理输入平整为长度矢量(batch_size * input_dim)似乎不起作用。
既然输入和输出都是N x input_dim，其中N> 1，我该如何编写新
浏览 23提问于2019-12-04得票数 0
4回答
现在我正在学习卷积神经网络。
为什么CNN必须有固定的输入大小？
我知道可以克服这个问题(用完全卷积的神经网络等)，而且我也知道，这是由于在网络的末尾放置了完全连接的层。
但是为什么呢？我无法理解完全连接层的存在意味着什么，以及为什么我们被迫有一个固定的输入大小。
浏览 0提问于2019-11-30得票数 9
回答已采纳
首先，让我为在标题中塞进三个问题而道歉。我不确定还有什么更好的方法。
我就直奔主题吧。我想我对前馈神经网络非常了解。
但LSTM真的让我摸不着头脑，我觉得这可能是因为我对递归神经网络总体上没有很好的掌握。我已经看过了Hinton和Andrew Ng在Coursera上的课程。很多东西对我来说还是没有意义。
据我所知，递归神经网络与前馈神经网络的不同之处在于，过去的值会影响下一个预测。递归神经网络通常用于序列。
我看到的递归神经网络的例子是二进制加法。
010
+ 011
递归神经网络会先取最右边的0和1，输出1。然后取1,1，输出0，并进位1。取下一个0,0，输出1，因为它携带上次
浏览 1提问于2014-07-23得票数 7
你好，我对深造社区有点陌生，我已经厌倦了如何通过神经网络来输入数据。所以我在做哨兵比目鱼系列，我在学习对流网。他正在使用微软在kaggle上的猫狗数据集。他将图像大小调整为50乘50，并将其转换为灰度。如果你想看视频来回答我的问题，那就是-
所以在看视频的时候，我脑海里浮现出一些想法。他传递的输入只是图像的颜色通道-
一看到他输入的信息，我就想起了，为什么他只通过通道的数目，这是一幅灰度图像。当一个conv2d接受3个输入时。
而且我的意思是，它在理论上是可行的。我试着研究了一下，但是没有找到一个很好的解释输入形状的方法。
所以我有两个想法和问题-
因此，这条线是否意味着
浏览 1提问于2019-11-18得票数 2
回答已采纳
1回答
如何处理Keras中的大图像？
、、、、
我正在研究Keras上的机器学习问题。我的目标是训练输入为(4214, 22311)矩阵，输出为(22311,)向量的模型。
这样的二维数据可以作为图像输入来处理，但大多数图像分类器只对形状(200, 200)的小图像进行分类。
我尝试了几种在Keras上建立模型的方法，例如CNN、双向LSTM或简单的神经网络(平坦和密集)。但它们都不起作用。
我没有完成一个时代就接受了killed。所以我想知道什么样的结构能处理这么大的输入。
浏览 3提问于2017-09-21得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试使用Keras将神经网络用于二进制分类问题。我对整个神经网络领域都是新手。我喜欢做的是有一个网络，其中有一些功能的嵌入层，但其他功能的常规输入层。例如，假设我想要使用user ID作为输入，该输入进入嵌入层，而其他所有内容都进入常规输入层。我知道我的问题更多的是概念性的，而不是技术性的，所以我想问的是，这是否可以在Keras或任何其他实现神经网络的框架或工具中实现。
浏览 1提问于2018-07-04得票数 0
1回答
我刚开始研究递归神经网络，现在被RNNLib中的参数搞混了。具体来说，我不理解隐藏块，隐藏大小，输入块，子样本大小和使用mdl的东西。根据我的经验，我只有输入向量，一个lstm隐藏层和softmax输出层。为什么这个块看起来像一个矩阵？
浏览 3提问于2014-12-15得票数 3
1回答
我有一个虚拟np数组：
model_input = np.array(range(10))
我试图通过一个虚拟的神经网络：
model = Sequential()
model.add(Dense(units = 50, input_shape = model_input.shape, activation = 'relu'))
model.add(Dense(units = 50, activation = 'relu'))
model.add(Dense(3))
model.compile(loss = 'mse', optimizer =
浏览 2提问于2020-02-25得票数 2
回答已采纳
3回答
神经网络-不同的输入层
、、、
我刚开始做图像识别项目，想把神经网络加入其中。现在，我可以将图像转换成一个重要点位置的列表。我想把那份名单递给安。现在我读了几篇关于ANNs的文章，我总是看到输入层是恒定的。问题是，点数可能会根据op输入图片的不同而变化。是否有与这项任务相对应的特殊类型的人工神经网络？(如果英语不好，对不起:)
浏览 6提问于2014-04-13得票数 1
回答已采纳
在尝试赋值时，我发现输入图像的形状是(600,64,64,3)。我以为3代表频道的数量，但它被列为第四维度。这是什么意思？这是针对卷积神经网络的。
浏览 0提问于2020-07-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在阅读“建立你自己的神经网络”一书，然后通过这些例子来实现我的第一个神经网络。我理解了基本概念，尤其是计算输出的这个方程，用输入和权重的矩阵点积来计算：
X = W * I
其中X是应用Sigmoid之前的输出，W是链接权重，I是输入。
在这本书中，他们确实有一个函数，把这个输入作为数组，然后把这个数组转换成一个二维数组。我的理解是，X的值是这样计算的：
W = [0.1, 0.2, 0.3
0.4, 0.5, 0.6
0.7, 0.8, 0.9]
I = [1
2
3]
因此，如果我现在为输入输入传入一个数组，比如1,2,3，为什么我需要按照书中
浏览 0提问于2019-12-06得票数 0
回答已采纳
1回答
假设我想要有一个通用的神经网络架构：
Input1 --> CNNLayer
\
---> FCLayer ---> Output
/
Input2 --> FCLayer
Input1是图像数据，input2是非图像数据。我已经在Tensorflow中实现了这个架构。
我找到的所有pytorch示例都是通过每一层输入的。我如何定义forward func来单独处理2个输入，然后将它们组合到中间层？
浏览 0提问于2018-08-06得票数 22
回答已采纳
任何人都知道pytorch adaptive_avg_pool2d的算法，例如，
adaptive_avg_pool2d(image,[14,14])
所以问题:我想在keras神经网络中做同样的事情，对于任何给定的输入，希望得到14*14的输出。有什么建议吗？
浏览 6提问于2018-10-15得票数 0
我正在尝试将一个维度数据集(32，32，3,10000)转换为灰度数据集，在该数据集中，我将拥有(32，32，1,10000)维度，但我需要该1通道，因为我将将其输入到神经网络中。我尝试使用numpy.average，但形状变成(32，32,10000)，TensorFlow单元没有将其作为输入。我甚至尝试手工平均，但结果是一样的。你们能帮我吗？
浏览 4提问于2021-08-19得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在通过Keras学习神经网络，并希望在递归神经网络上探索我的顺序数据集。我是，并试图理解。
我的问题是：
两个层所需的timesteps是什么？
如何准备一个使用Dense作为这些递归层的输入的顺序数据集？
Embedding层是做什么的？
浏览 3提问于2015-08-10得票数 6
回答已采纳
1回答
神经网络中卷积层的输入是一幅大小为128\times 128\times 3.的图像。
采用了尺寸为40的5\times 5卷积滤波器。你能得到输出吗？如果不是，那为什么不呢？如果是，输出的大小是多少？
浏览 0提问于2019-02-19得票数 0
1回答
keras层教程和示例
、、、、
我正在努力编写和学习不同的神经网络模型。我有很多复杂的输入维度。我正在寻找一些教程，以显示层的差异，以及如何设置输入和输出的每一层。
浏览 1提问于2017-05-16得票数 0
回答已采纳
我想使用gensim word2vec作为神经网络的输入。我有两个问题：
1) gensim.models.Word2Vec获取大小作为参数。这个参数是如何使用的？大小是什么？
2)一旦训练完毕，gensim word2vec的输出是什么？正如我所看到的，这不是一个概率值(不是在0和1之间)。在我看来，对于每个单词向量，我们可以得到这个单词与其他一些单词之间的距离(cosinus) (但到底是哪些单词呢？)
感谢您的回复。
浏览 1提问于2017-01-03得票数 1
当使用AlexNet神经网络时，无论是caffe还是CNTK，它都需要一个平均文件作为输入。这个文件是干什么用的？它对训练有什么影响？它是如何产生的，仅从训练样本？
浏览 2提问于2016-02-26得票数 1
回答已采纳
1回答
如何组合分布相似的数据？
、、、、
我收集的时间序列数据与数据点约2年的每日数据。我想出一种方法来增加数据点的数量，这样神经网络就能更好地理解数据的波动。我提出了一个假设，我试图按照相似的分布对相似的时间序列数据进行聚类，以增加输入到神经网络的数据点的数量。这是解决问题的正确方法吗？如果是这样的话，我在什么基础上将这些相似的数据组合在一起，这样我就可以把它输入到神经网络/模型中？
浏览 0提问于2019-08-31得票数 2
2回答
纵火线性法中的多维输入？
、、、
在构造一个简单的感知器神经网络时，我们通常将格式(batch_size,features)输入的2D矩阵传递给二维权矩阵，类似于中的这种简单的神经网络。我总是假设神经网络的感知器/密集/线性层只接受2D格式的输入，并输出另一个2D输出。但最近，我遇到了这样一个模型:线性层接受三维输入张量，并输出另一个三维张量(o1 = self.a1(x))。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
class Net(nn.Module):
def
浏览 3提问于2019-10-28得票数 3
回答已采纳
我已经用NN和tensorflow做了一些线性回归，但我的输入是熊猫数据(X_train)。现在我想建立一个带有坐标的神经网络。我将以X1(x1，y1)和X2(x2，y2)作为输入。形状: 75，2,120和X2。形状: 75，2,120；y.shape: 75,1
神经网络的体系结构应该是什么？我试过这样做：
print('Shape X1:', np.shape(X1))
Shape X1: (75, 2, 120)
model = keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(50, input_dim=len(X1[1]), ke
浏览 3提问于2021-02-05得票数 0
回答已采纳
1回答
假设我们在PyTorch中有以下神经网络
seq_model = nn.Sequential(
nn.Linear(1, 13),
nn.Tanh(),
nn.Linear(13, 1))
具有以下输入张量
input = torch.tensor([1.0, 1.0, 5.0], dtype=torch.float32).unsqueeze(1)
我可以在网上跑过去
seq_model(input)
tensor([[-0.0165],
[-0.0165],
[-0.2289]], grad_fn=<TanhBackward0>)
也许我也可以得
浏览 1提问于2022-02-08得票数 0
回答已采纳
2回答
Keras阵列形状误差
、、、
当我传入的是一个形状ValueError数组时，我为什么要为我的神经网络得到一个形状(8,1)，但是我得到的错误是，神经网络正在抱怨得到一个(1,)。
神经网络：
>>> observation_dimension
(8,)
>>> q_network = Sequential([
Dense(40, input_dim=observation_dimension, activation='relu'),
Dense(40, activation='relu'),
Dense(number_of_act
浏览 0提问于2018-06-28得票数 1
回答已采纳
3回答
卷积神经网络中的维数
、、、
我正在尝试理解卷积神经网络中的维度是如何表现的。在下图中，输入为28 x 28矩阵，具有1个通道。然后是32个5*5的滤镜(在高度和宽度上跨度为2)。所以我知道结果是14乘14乘32。但在下一卷积层，我们有64个5乘5的滤波器(同样是步长为2的滤波器)。那么为什么结果是7x7x64而不是7x7x32* 64呢？我们不是要将64个过滤器中的每一个都应用到32个通道中的每一个吗？
浏览 28提问于2017-03-10得票数 6
回答已采纳
当从零开始训练CBOW词嵌入时，我对自然语言处理中传递给神经网络的输入感到困惑。我读了报纸，有些怀疑。
在一般的神经网络结构中，更清楚的是每一行都是作为具有d特征的神经网络的输入。例如，在下图中：
📷
X1, X2, X3是数据帧的一个输入或一行。在这里，有一个数据点是dimension 3，数据帧应该是这样的：
X1 X2 X3
1 2 3
4 5 6
7 8 9
我的理解对吗？
接下来是NLP，CBOW体系结构:让我们以一个例子来训练CBOW字嵌入：
Sentence1：“我喜欢自然加工领域。”
从上述句子创建培训数据，窗口size=1
Input
浏览 0提问于2020-11-07得票数 4
3回答
我想用神经网络来预测一个标量值，它是输入值的函数和一个随机值(假设是高斯分布)的和，它的方差也取决于输入值。现在我想要一个有两个输出的神经网络-第一个输出应该近似确定性部分-函数，第二个输出应该近似随机部分的方差，这取决于输入值。要训练这样的网络，我需要什么损失函数？
(如果有用于Tensorflow的Python示例，那就太好了，但我也对一般的答案感兴趣。我也不太清楚如何用Python代码编写类似的代码--到目前为止，我找到的示例都没有说明如何处理损失函数的单个输出。)
浏览 5提问于2019-05-19得票数 1
1回答
不知何故，我在Keras库里发现了一个非常奇怪的bug。
我的学习方法包括一个三层神经网络:输入层130,517个单元(输入大小)，隐藏层10000，输出层2个单元。
在代码期间，我运行了一个批处理学习(我使用了partial_fit函数)，但是代码反复抛出相同的错误：
{ValueError}在检查输入时出错:期望dense_1_input具有形状(130517 )，但得到具有形状(1，)的数组
我再次检查了输入维度，发现它确实和我想的一样，有130,517维。
下面是调试变量的图片，如您所见，np.array(X[0])的形状为130,517：
对于任何情况，我都附加了神
浏览 0提问于2018-08-22得票数 0
回答已采纳
2回答
我的前馈神经网络有150个输入神经元，25个隐藏神经元和3个输出神经元。我的训练数据集有43104个样本，我的验证和测试数据集分别包含9237个样本。我正在使用验证检查来停止培训。验证检查设置为6。但是，我的神经网络在11次迭代中停止训练！那是不是太早了？
谢谢。
浏览 1提问于2014-03-05得票数 2
5回答
如果神经网络卷积层的输入是一个大小为128X128X3的图像，并对其应用了大小为5X5的40个滤波器，那么输出大小将是多少？
浏览 17提问于2018-12-02得票数 56
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
