在阅读了一些理论之后，我对以下术语感到有点困惑：深层神经网络前馈神经网络深层神经网络是一种具有多层结构的前馈神经网络。
我知道前馈神经网络是什么，但据我所知，深神经网络是指在输入和输出层之间有多个层次的所有人工神经网络？例如，难道不应该有深层递归神经网络</em
浏览 0提问于2019-07-15得票数 3
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我理解什么是神经网络和RNN，但是api的直觉并不清楚。当我看到keras.layer.Dense( 32 )时，我把它理解为有32个神经元的层。但还不清楚SimpleRNN(32)是否意味着相同。
浏览 9提问于2017-04-06得票数 0
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递归尖峰神经网络
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我在哪里可以找到递归尖峰神经网络工作的确切定义，以及它们是如何工作的？我试过谷歌，它只显示了许多论文和文章来实现这些，但没有适当的定义。
浏览 20提问于2020-03-27得票数 1
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到目前为止，我已经过滤了一些信息：
“人工神经网络领域通常被称为神经网络或多层感知器，因为它可能是最有用的神经网络。感知器是单个神经元(输入、输出、权重、激活)模型，它是大型神经网络的前身。虽然DNN可以有循环，而MLP总是前馈(一种神经网络体系结构，其中的连接是“前馈”的，不要形成循环(如在递归网中)。多层Perceptron是一个有限无环图，与RNN不同，它的子集本质上是循环的。
浏览 0提问于2021-01-08得票数 2
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我只是带了以下几个名字：
1黄氏，B.和Kechadi，M.T.一种用于在线手写符号识别的HMM-SNN方法。
浏览 1提问于2014-06-10得票数 1
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我想用深度神经网络来解决回归问题，但据我所读，它主要用于分类。我想知道为什么一个规则的卷积网络，或者一个多层感知不能作为一个线性回归，只是多层。因此，问题是，为什么神经网络主要用于分类，而它也可以处理回归？
浏览 0提问于2020-09-19得票数 0
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神经网络经过最初的训练后，最佳的适应方式是什么？
也就是说，我想做一些图像识别，网络应该得到更好的新图片，我呈现它。这可以通过加强学习来完成，但为了一开始的快速发展，我想使用反向传播。
浏览 4提问于2015-11-23得票数 2
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我一直在使用matlab上的神经网络，但无法找到一个允许神经网络多个隐藏层的包。建议使用“`nnet”包，但它只允许一个对我没有用处的层网络。还有其他能像matlab那样训练复杂神经网络的软件包吗？
(如果存在，则可能应该更新CRAN页面。对如何做到这一点有什么想法吗？)
浏览 4提问于2014-06-04得票数 4
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用词袋/特征和神经网络
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3)将生成的单词矩阵作为trainingSamples，给出一个神经网络。
到目前为止，我已经实现了步骤1和步骤2，但我不太清楚如何格式化NN的输出向量。
浏览 5提问于2017-01-31得票数 1
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下面的代码来自。我不太理解nIn和nOut参数。下面的定义是创建2层，还是创建3层，其中一个隐藏层包含1.000个神经元？如果第0层的nOut与第1层的nIn不匹配，会发生什么情况？这个数字是否必须总是相同的(在本例中为1.000)？ .nIn(numRows * numColumns) // Number of input datapoints. .activati
浏览 17提问于2018-02-04得票数 0
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如果我要用遗传算法训练一个人工神经网络的权重，这是什么类型的学习呢？我相信它是无人监管的但它有名字吗？它似乎可能属于强化学习，但我不太确定。
浏览 4提问于2014-02-23得票数 1
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我读了很多关于神经网络的文章，我发现了非常不同的信息。我知道，有监督的神经网络也可以进行回归和分类。在这两种情况下，我都可以使用sigmoid函数，但是有什么区别呢？
浏览 1提问于2022-03-11得票数 -1
我是一个新手在神经网络，在我的项目中，我需要实现一个神经网络，使用图像像素作为输入，并将给出屏幕坐标值作为输出。我有一个数据集，这些数据是我通过许多志愿者进行实验收集的。具体来说，我只需要将裁剪后的眼睛像素输入到神经网络中进行训练。调整大小后，裁剪的眼睛大小为30*30 (大约)。我已经创建了一个用户数据集，这些用户在屏幕上查看不同的特定点。如果你可以建议我，我应该如何处理来创建神经网络，这将是一个很大的帮助？
浏览 0提问于2018-05-29得票数 0
在维基百科和deeplearning4j中都有这样的说法:深度学习神经网络是一种隐层大于1的神经网络.我的神经网络的背景大多来自大学，而不是工作：有5门关于artif的课程。情报。&马赫。学习。-也许其中有两个在NN上没有对它们进行真正的研究(如博士论文)。
浏览 0提问于2016-10-04得票数 14
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