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我需要删除神经网络的近零权重，以便参数分布远离零点。removing nearzero weights and weight-scaling 我在这篇论文中遇到了问题：https://ieeexplore.ieee.org/document/7544366 我想知道如何在我的PyTorch/TensorFlow程序中实现这一点，例如使用自定义激活层？或者定义一个损失函
浏览 25提问于2021-04-08得票数 0
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如何去除信号中的噪声？
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我使用2000信号作为我的数据，其中一些是清晰的，有些是坏信号。所有清晰的信号都有峰值，所有的坏信号都像鼻窦，但有噪音。我正在使用神经网络对这些数据进行训练(代码如下)。贝娄有一个信号，我想保留，和一个有噪音的信号，我想删除它(第二个)。有什么方法可以做到吗？我想删除这些信号，因为当我做ANN训练时，它们会破坏我的准确性。两个信号：我的代码：
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, tes
浏览 0提问于2022-09-13得票数 1
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优化极大极小算法
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我已经用JavaFX制作了TicTacToe和的游戏，并为每个游戏实现了AI。对于Nine Men's Morris，我还没有实现移除工厂，所以现在它更像是复杂的TicTacToe。我已经使用了带有alpha-beta剪枝的极小极大算法，虽然AI做了相当不错的移动，但Nine Men's Morris的计算移动非常慢。如果我让AI玩整个游戏，需要几分钟。对于评估函数，我一直在使用评估板上每条线路的函数，其中线路值是
浏览 5提问于2015-10-25得票数 0
问题是，在我的训练值中，我得到了一个几乎0.8-1.0的错误，这是不可接受的。我如何找到减少错误的方法？我试过降低训练率，但没有效果。我目前正在使用excel工作表中的数据集来训练我的系统。下面是指向我正在使用的示例数据集的链接：，这里是我使用的代码：import xlrd if(
浏览 4提问于2016-06-30得票数 0
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利用L1正则化方法对Keras中的神经网络参数进行keras.regularizers.l1(0.01)正则化，得到稀疏模型。我发现，虽然我的许多系数接近于零，但它们中的一些实际上是零。通过查看，它建议Keras简单地将参数的L1范数添加到损失函数中。
这将是不正确的，因为参数几乎肯定永远不会像L1正则化时所期望的那样(在浮点错
浏览 8提问于2017-03-31得票数 13
我有一个序贯神经网络(标准ResNet模型)，对于常数k (关于1000，但将来可能会增加)，我想做以下工作：
grad = torch.cat(param_grad
浏览 7提问于2020-12-25得票数 1
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我用神经网络预测PM10浓度(一个回归问题)。由于包装方法依赖于模型，因此通过对数据集中所有特征进行优化的神经网络模型将不能正常工作(因为包装器每次减少数据集中的特征，就必须重新调整神经网络的隐层大小)。所以我的问题是，我可以使用嵌入方法(Lasso)作为包装方法中的估计量吗？这是我要问的特性选择部分：
from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSe
浏览 0提问于2019-09-01得票数 0
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我正在尝试教程，并遇到了参数initial_sparsity。从50%的initial_sparsity开始是什么意思？这是否意味着50%的重量从一开始就被修剪，然后实现了90%的稀疏性修剪？( end_step = 0, frequency=100}
初始化具有恒定稀疏性的剪枝计划稀疏性应用于区间begin_step、end_step的</em
浏览 3提问于2020-01-31得票数 6
我想在tensorflow中训练一个双向LSTM来执行序列分类问题(情感分类)。如何使用双向LSTM来管理这个问题？"sequence_length“参数是否自动从后向序列中的高级位置开始工作？
谢谢
浏览 4提问于2017-03-21得票数 7
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如何修剪小于阈值的CNN (卷积神经网络)模型的权值(让我们考虑修剪所有<= 1的权值)。
对于一个以.pth格式保存的权重文件，我们如何实现这个目标呢？
浏览 5提问于2020-05-05得票数 9
在PyTorch库中，可以定义具有某些初始值的神经网络参数nn.Parameter，例如，在我的例子中，我想对这个参数强制执行一些结构。例如，考虑一个严格的下三角形式(在矩阵参数的情况下)，因此some_param的形式如下：[a21 0 0 0 ]
[a
浏览 8提问于2022-03-07得票数 1
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假设我有一个由784个数字组成的特性，我想用它作为一个从零开始实现的神经网络的输入，它的第一层有64个神经元。
我如何在64个神经元中输入784个数字？
浏览 0提问于2023-03-30得票数 0
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假设，我有一个骨干网络(卷积神经网络)。网络结束后，输出输入到两个神经网络中。两者都建立在特征提取器(CNN)输出的基础上。现在，如果我想从零开始训练这个完整的网络，在两个不同的任务上，骨干网络之后的层权重可以很容易地更新，但是我应该如何更新骨干网络的权重。我的意思是，我可以计算两个损失的梯度，是主干网中梯度的平均值，还是一定要加权和？如果是加权
浏览 0提问于2020-07-30得票数 0
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没有所有连接的神经网络层
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神经网络稠密层中的权重是(n，d)矩阵，我想强迫其中的一些权值始终为零。我有另一个(n，d)矩阵，它是条目可以是非零的掩码。这个想法是，该层不应该是真正密集的，而是缺少一些连接(即等于0)。如何在使用PyTorch (或Tensorflow)进行培训时实现这一点？我不希望这些重量在训练时变成非零。
如果它不直接支持它，一种方法是在每次迭代训练之后将所需的条目归零。
浏览 3提问于2020-09-14得票数 4
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我已经阅读了一些关于使用神经网络进行关键点检测的教程。我注意到，对于输入(图像)，通常除以255 (由于值在0和255之间，因此归一化为0,1 )。但对于目标(X/Y)坐标，我注意到更常见的是归一化到-1,1。造成这种差异的任何原因。X = np.vstack(df['Image'].values) / 255.
浏览 0提问于2017-10-06得票数 11
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我发现创建了类似于MultiTableBulkIdStrategy的东西，但是我找不到如何使用它的任何例子。
我有遗留代码(使用hibernate 4.3.11)，它使用临时表从多个表中进行批删除。在这些表中可能有1000行，但也可能有10毫行。因此，为了确保我不会用一些疯狂的delete来杀死DB，我创建了临时表，其中我一次放置(使用带有某些条件的select查询)1000个ids，然后使用这个临时表从4个表中删除数据。它是用上面提到的方法使用本机S
浏览 2提问于2017-12-08得票数 15
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我想问一下，在棋盘游戏中使用标准的反向传播神经网络和TD学习方法是否有意义？
利用标准的反向传播算法，从整个游戏结束
浏览 2提问于2012-07-04得票数 3
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我正在训练一个ANN模型，它必须产生积极的预测(例如，一些物体的长度)。我计划实现这个约束的方法是在现有的神经网络末尾附加一个单节点层(输出层)，并将此输出节点指定为零偏差。我想知道如何在训练过程中“修复”节点/层的权重和偏差。
浏览 26提问于2021-01-07得票数 0
我试图用Python中的千层面模块来训练神经网络。我不想要一个由lasagne.layers.DenseLayer定义的完全连接的网络。相反，我想将一些权重参数修正为零。有人知道怎么做吗？我找到的最接近的解决方案如下：layer1.params[layer1.W].remove("trainabl
浏览 0提问于2016-08-07得票数 0
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