我正在尝试使用pytorch库构建一个包含一个神经元的神经网络。这是我的代码(错误在底部) import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
x_train = np.array([random.randintlearning_r
浏览 6提问于2020-04-30得票数 0
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感谢你在这方面给我的任何帮助！我已经得到了简单的单层感知器的python代码，任务是修改代码，使其成为多层感知器。我对这一切仍然很陌生，但据我所知，重复的前馈和反向传播循环是创建隐藏层的原因。parameter = {"W1":W1, "B1":B1} # assign return(parameter, loss_array)
我们还被要求能够针对隐藏层中的</
浏览 6提问于2020-08-26得票数 0
我正在制作一个GUI，用于创建不同的独特神经网络。我不赞成使用TensorFlow 2.0 (使用Keras )或PyTorch作为后端。但我缺乏关于这些主题的信息，如果有人能回答这些问题，我将非常感激：1)如何利用这些框架去除神经网络中各层间的特定神经元连接?2)如何为神经网络中神经元
浏览 2提问于2020-01-16得票数 0
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我一直试图得到一个简单的双异或神经网络工作，我有问题，得到反向传播，以训练一个真正简单的前馈神经网络。
值是通过从输入到该神经元的所有输入之和中提取sigmo
浏览 7提问于2010-01-07得票数 38
1)将MNIST中的每一幅图像转换为“黑白”(像素值仅为0或1)。[( 5)现在我计算了熵，得到了:191美元比特
6)根据David MacKay在他的“信息论”一书中的说法，我们可以将一个神经网络解释为一个</em
浏览 0提问于2018-03-31得票数 7
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我正在构建一个反向传播神经网络(使用Encog库)，它根据大约50个因素做出决定，我需要帮助它的最佳设计:我们肯定需要50个输入神经元，4个神经元作为输出给出答案(4位数)，但我不确定隐藏层中神经元的数量，最好的是多少？另外，我想问的是，在这种情况下，带节段激活函数的
浏览 2提问于2014-10-23得票数 1
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基本神经网络结构的理解
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现在，如果我使用Keras，并且input_shape大于10，它将如何在其中进行调整。input_shape = (64,)))你看，这里input_shape的大小是64，但它如何在第一层有10个单位的模型中进行调整，因为据我所知，输入形状/向量的大小应该等于输入层中的单位数。或者我没有正确地实现这个<e
浏览 1提问于2020-06-10得票数 0
我有一个简单的任务，使用神经网络根据人们的身高和头发长度将他们划分为男性或女性类别。还可以通过一些示例来教它模式，然后使用它自己进行分类。
我对神经网络有一个基本的了解，但在这里真的需要一些帮助。我知道每个神经元将区域划分为两个子区域，基本上这就是为什么这里使用P= w0 + w1*x1 + w2*x2 + ... + wn*x
浏览 2提问于2013-03-26得票数 1
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那里,
我目前正在做一个项目，在这个项目中，我的数据库有大约120个模式，有39个列，我正在尝试用它构建一个预测神经网络。这是回归任务。我试图在一个简单的网络(只有3个神经元)中获得最好的预测因子(单独或组合)，然后使用交叉验证来更好地调整模型。问题是：( 1)它</
浏览 0提问于2019-09-23得票数 1
假设我们有一个NN，我们想要训练它来预测输入中的3个值。我们有一组训练数据：目标呢？如果pytorch只计算一个标量作为损失函数，它如何进行训练？为什么它无法计算与每个输出神经元相关的损失？例如，如果x_train的答案是(20，32，0.12)，我们不想更新与答案(25，37，0.12)相同的权
浏览 15提问于2021-02-28得票数 0
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OCR训练前馈神经网络
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目前，我正在学习神经网络，我试图创建一个应用程序，可以训练识别手写字符。对于这个问题，我使用了前馈神经网络，当我训练它识别1，2或3个不同的字符时，它似乎是有效的。但是，当我试图让网络学习超过3个字符时，它将停滞在40 %- 60%左右的错误百分比。
我尝试了多层和更少/更多的<em
浏览 10提问于2012-03-13得票数 11
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假设我有一个pytorch模型，描述了某个多维系统基于自身状态x和外部执行器u的演化，所以x_(t+1) = f(x_t，u_t)，f是pytorch的人工神经网络。现在我想解决一个动态优化问题，找到一个最优的u值序列，以最小化依赖于x的目标。类似于：s.t.：x_(t+1) = f(x_t，u_t)
此外，我还对x中的
浏览 28提问于2021-05-26得票数 2
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我在测试我的模型时遇到了问题，当我训练我的模型时，它工作得很好。然而，当我尝试将测试数据放入模型中时，它给出了大小不匹配的错误，这是我所期望的。我把我的数据分成了70%的训练和30%的测试。我明白为什么会这样，但我不能解决它。numpy()[:100] ,
浏览 20提问于2020-12-10得票数 0
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我正在尝试实现一个神经网络，每个神经元都需要其他神经元的参考。我一直试图通过原子来实现这个引用。% neuron2))因此，一个原子似乎包含它的内容，而不仅仅是引用它们。
如果我想传递相当于指针的值，我该怎么办？我是否必须使
浏览 1提问于2013-03-01得票数 3
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如何将隐藏的神经元添加到pytorch中的递归神经网络？在我的理解中，torch.nn.RNN有n个神经元，输入是输入和隐藏状态，其中n等于隐藏状态的大小。我尝试使用
浏览 1提问于2020-08-02得票数 0
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我有两个输入和一个输出的简单神经网络，没有隐藏层。即，input1 =z input2权重似乎没有移动到一个最优值。据我所知，我已经检查了梯度，根据成本函数的导数，我可以看到权重的上升或下降，但是网络并没有朝着最优的方向移动。
浏览 1提问于2020-01-05得票数 1
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我一直在使用Tensorflow进行回归。我的神经网络很小，有10个输入神经元，12个单层隐神经元和5个输出神经元。
然而，当我尝试使用阿德罗
浏览 1提问于2016-07-28得票数 9
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编写神经网络程序
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我读过一些关于神经网络的文章，我听说过一些关于输入，输出，权重，激活函数，隐藏层，三层方法和一些微积分的东西，但是这些和编程一个实际的神经网络有什么关系呢？我将介绍if语句、while循环、类、字符串、数组、散列和排序。输入、输出、权重、激活函数和微积分与实际编程有什么关系。尤其是微积分部分。如何编写能够“训练”神经网络/程序的代码？我很确定我是在问初学
浏览 7提问于2014-06-04得票数 0
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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<
浏览 1提问于2014-12-24得票数 0
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如果我理解正确的话，每层一个神经元就足够了，因为这一层将随着时间的推移而展开，以适应长序列。如果随着时间的推移，一层中的神经元不是本质上是相同的吗？
浏览 2提问于2019-11-13得票数 0
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