作为、FeedForward神经网络，(而非CNN)只有一层数据，即它只能处理GrayScale图像。如何使其处理彩色(RGB) 3通道图像
浏览 7提问于2020-03-24得票数 0
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我在Matlab中训练了一个前馈神经网络。现在我必须用C语言实现这个神经网络(或者使用数学方程在Matlab中模拟模型，而不使用直接函数)。我该怎么做？我知道我必须考虑权重，偏差和激活函数。
浏览 1提问于2016-01-08得票数 0
目前，我正在做文本摘要的工作，我计划使用神经网络来生成给定文本的摘要。哪种类型的神经网络有利于文本分类。
浏览 2提问于2016-04-14得票数 1
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前馈神经网络语言模型
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我目前正在尝试使用TensorFlow 2.0开发一个前馈神经网络n元语法语言模型。为了清楚起见，我不希望通过递归神经网络来实现这一点，我只想使用几个密集层和一个Softmax层来实现这一点。这是我使用的参考；模型的体系结构也已概述，https://www.researchgate.net/publication/301875194_Authorship_Attribution_Using_a_Neural_Network_Lan
浏览 24提问于2020-10-22得票数 2
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反向传播和前馈神经网络有什么区别？
除了流向之外，还有其他的区别吗？那么，反向传播是否足以显示前馈？
浏览 10提问于2015-02-09得票数 42
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我想我对前馈神经网络非常了解。我看到的递归神经网络的例子是二进制加法。我可能错了，但据我所知，递归神经网络相当于具有T个隐藏层的
浏览 1提问于2014-07-23得票数 7
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
浏览 0提问于2019-07-15得票数 3
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文本嵌入层之后池化层的用途
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我正在遵循tensorflow网站(https://www.tensorflow.org/tutorials/text/word_embeddings#create_a_simple_model)上的教程来学习单词嵌入，我有一个困惑是关于在嵌入层之后紧跟着一个全局平均池化层的目的，如下所示： model = keras.Sequential([ layers.GlobalAveragePooling1D(),
layers.Dense(16, activation='
浏览 37提问于2020-03-26得票数 1
我经常读到，前馈和递归神经网络(RNNs)之间有着根本的区别，这是因为前馈网络缺乏内部状态和短期记忆。乍一看，这似乎是有道理的。然而，当使用算法学习递归神经网络时，如果我正确理解，递归网络将被转化为等价的前馈网络。
这就意味着，实际上没有根本的区别。为什么RNNs在某些任务中表现更好(图像识别、时间序列预测、.)而不是深度的前馈网络？
浏览 2提问于2014-05-24得票数 7
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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。我尝试了多层和更少/更多的神经元，但我似乎不能正确，现在我想知道一个前馈神经网络是否能够识别出这么多的信息。一些统计数字：输入神经元:使用 100 ( 10 * 10)网格绘制字符有人知道我的架构
浏览 10提问于2012-03-13得票数 11
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是否有一种方法可以在一个输入中使用包含多个热编码的标签来前馈tensorflow模型？0,0,1], [0,1,0], [1,0,0]]X的形状为(1,3)，y为(3，3)
有办法用简单的前馈神经网络训练这样的数据吗
浏览 3提问于2020-08-11得票数 0
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许多RNN类(BasicRNNCell、LSTMCell等)的构造函数接受一个名为num_units的参数。这将设置单元格中的单位数。
浏览 2提问于2017-10-07得票数 0
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有人能帮助或指导我如何做得更好才能让它发挥作用吗？我试图创建另一个变量还有其他一些替代方法，但这导致了错误。此外，如果在我的代码中有
浏览 0提问于2016-06-04得票数 0
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我想问的是，LSTM可以建模为多对一。但是，Seq2Seq也可以建模为多对一。(当N为1时，M到N)。那么，有什么不同呢？
浏览 5提问于2021-03-23得票数 2
1回答
神经网络线性与非线性
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一个只有输入和输出层(sigmoid)为线性的神经网络(因为它是logistic回归)。一种具有多个隐层的神经网络，非线性(因为权值与隐层的输出相互作用，并且在线性回归中无法像op = w2x1+w2x2+b那样写入输出)？
浏览 0提问于2021-06-18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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