1回答
我想知道我是否正确理解了在自然语言处理中使用世界嵌入的想法。我想告诉你我是如何理解它的，并询问我的解释是否正确。..
浏览 29提问于2018-06-03得票数 2
1回答
在阅读时，我看到它只允许Sequential模型中的任何定义层的单个输出。我知道如何使用functional (Model类)来做到这一点。但是，我不明白为什么Sequential模型仅限于具有单个输出的层。执行这种约束是否有设计上的限制？
浏览 1提问于2018-12-08得票数 7
来自R中nnet包的多项式()函数的文档说，它“通过神经网络拟合多项对数线性模型”，并且“响应应该是一个包含K列的因子或矩阵，它将被解释为每个K类的计数”。甚至当我在这个问题上为nnet添加一个标签时，描述说它是用于拟合“多项对数线性模型”的软件。假设统计数据的行话非常不一致，而使用它的人很少在操作上定义这些术
浏览 6提问于2021-11-28得票数 2
我刚开始深入学习，我对计算有些不理解:对于一个标准的神经网络，为什么只有激活函数不是线性的，但是激活函数的输入是每个x_i's的线性组合?例如，对于乙状结肠函数，它看起来如下：
浏览 0提问于2020-05-01得票数 0
回答已采纳
如何在Matlab中编写函数，以在N x N输入矩阵的中心输出M x M子矩阵？该函数应该有两个输入参数-N x N输入矩阵(2D数组)和要从输入矩阵中提取的正方子矩阵的大小M。唯一的输出应该是输入矩阵中心的</e
浏览 0提问于2020-11-12得票数 1
5回答
当我试图用神经网络进行compute时，我一直得到以下错误：Error in neurons[[i]] %*%下面，我将为您提供一个来自我的矩阵的示例数据和格式，然后我将向您展示我试图运行的代码。
matrix.train1用于训练网络。0 0 1 10 1 1 2 0 14 0 0 1 0 30.0708 10 0 11 1
浏览 2提问于2013-07-09得票数 5
1回答
如何求出神经网络的ROC曲线？
、、、、
我正试着为我的神经网络求出ROC曲线。我的网络用的是火把，我用的是滑雪来获得ROC曲线。我的模型输出二进制对错以及输出的概率。output = model(batch_X) 我给了模型输入数据
浏览 14提问于2022-04-07得票数 3
回答已采纳
2回答
最近，我开始学习深度学习和强化学习，我正试图找出如何使用Keras为一个包含10行3列的0和1s矩阵编写卷积神经网络。例如，输入矩阵将如下所示 [1, 0, 0], [0, 0, 0], ]
输出应该是0和1s的另一个矩阵，与前面提到的输入矩阵不同，并且有不同的行
浏览 18提问于2020-11-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我想预测一个给定的用户(在网站上)，如果他/她在十分钟内从网站注销。如果能得到关于如何使用这些数据来实现这一目标的建议，那就太好了。在培训期间，我应该使用用户ID作为功能吗？如果是这样的话，我该怎么用呢？
浏览 0提问于2020-07-11得票数 -1
回答已采纳
1回答
在我的数据集中，我有2D矩阵。在此数据集中，一个数据池表示两个特性和一个目标。我的每个特征表示一个大小为36X36的矩阵。因此，基本上，我有一个大小为36X36X2的数据点作为输入，一个标度值作为输出。
由于我有一个二维矩阵形式的数据，我的目标是使用
浏览 11提问于2022-11-28得票数 0
2回答
我有一个相机系统，有一些特殊的光学，扭曲了摄像机的视场，依赖于两个变量，\theta_1和\theta_2。因此，我想学习一个适合这个函数的模型，但是计算速度要快得多。我已经生成了大量的输入/输出数据，将500x600输入点映射到不同\theta_i值的500x600输出点，并且我已经使用了一些2D多
浏览 0提问于2020-01-28得票数 2
我正在做一个项目，其中神经网络(NN)的适用性将被评估，我是相当新的学科。更准确地说，神经网络应该取代一个分析模型。该模型基于位移数据计算结构的受力和扭矩。神经网络的任务是通过回归来逼近力/矩。有些作者认为，由输入、一个隐层和输出层组成的神经网络可能就足以实现这一目的。因此，我构造了一个具有这些特征<
浏览 0提问于2021-05-19得票数 0
5回答
我正在设计一个神经网络，并试图确定我是否应该在Erlang中以这样的方式编写它:每个神经元都是它自己的“进程”，或者我应该使用C++并在一个线程中运行一个网络(我仍然会通过在每个网络的一个实例中运行它自己的线程来使用我的所有核心为了Erlang提供的异步神经元，是否有充分的理由放弃C++<em
浏览 2提问于2016-07-08得票数 7
2回答
三维图像数据集的特征提取
、、、、
假设通过使用SIFT、SURF或MSER方法提取2D图像特征的工作流程，然后对词袋/特征进行编码，并随后用于训练分类器。
我想知道是否有一种类似的方法来处理3D数据集，例如，3D体积的MRI数据。在处理2D图像时，每个图像代表一个实体，其中包含要检测和索引的特征。然而，在3D数据集中，是否可以从三维实体中提取特征？这是否必须通过将3D图像分解为多个2D图像(切片)来逐个切片地完成？或者，有没有一种方法可以在
浏览 5提问于2016-04-15得票数 3
1回答
根据(Perceptron)，我想建立一个简单的(在最简单的水平上是为了学习目的)的神经网络(Perceptron)，它可以训练识别"A“字母。在本教程中，在建议的示例中，他们构建了一个可以学习“和”逻辑运算符的网络。在这种情况下，我们有一些输入(4*3矩阵)和一个输出(4*1矩阵)：每次用输入矩阵减去输出矩阵，计算误差和更新率等。
现在<e
浏览 2提问于2016-11-18得票数 1
回答已采纳
3回答
前一项分类重要时的分类
、、、、
我有一个分类问题要解决，这似乎是常见的，但我正在努力寻找这个任务的名称和最好的方式来模拟这个问题。10 Jan - I meet with her, it was nice - ACTION_TYPE = PROFESSIONAL_EVENT
这是一种有监督的学习，在那里我正确地标注了训练的时间表。但是在预测过程中，我必须标
浏览 0提问于2021-11-06得票数 3
1回答
我有一个问题，我认为它可以是通用的，但在我的情况下，它适用于R.在R中，有几种方法，我确实使用scale () / min /
浏览 3提问于2017-11-06得票数 3
我创建了以下网络。其思想是将left和right的输出组合在一起，然后发送到LSTM模型。，然后发送新的张量到LSTM模型。但是，我得到了以下错误：
<ipython-inputfeature_num + EMBED_DIM)))
TypeError: __init__() got multiple value
浏览 1提问于2017-11-16得票数 0
回答已采纳
我有两个类的20k样本，即positive和negative。样本由10位数字组成，每个样本中有一个数字被精确地使用一次。例如，0123456789和9876543102是正确的示例，因为每个数字只使用一次。数字的顺序是使样本positive或negative的原因。例如，positive样本可以在5之后产生2，而negatives不能，或者更复杂的样本，90%的阳性样本有0's，而neg
浏览 0提问于2020-06-27得票数 3
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
腾讯云开发者
