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我正在研究神经网络,我发现使用<code>*.grad_zero()</code>可以正确获得损失函数值,并且收敛到零。其中,
MXNet深度学习框架提供了<code>List.filled</code>,使您可以混合命令式编程(用于调试)和符号编程(用于
通常,前向通行是根据我们的需求设计的,反向传播是由Tensorflow本身根据前向通行自动设计的。有什么
我想在莎士比亚数据集上尝试CTC损失函数,并且在计算损失时,预测的张量形状为(64,100,65),它与
我实际上是在MATLAB上训练ANN以优化泵。我有2000个样本作为泵设计的输入,并作为效率的输出。我有一些
我现在正在做的是GAN。实际上,我们不知道CNN和RNN立即使用GAN会做什么,并且由于计算环境是个人的,
<pre><code>def AdaIN(x): #Normalize x[0] (image representation) mean = K.mean(x[0], axis = [1, 2], keepdims = True) std = K.std(
我已经使用Stellargraph和tensorflow在图(119468)节点上训练了图注意力网络。如何使用Stellargraph API使用全新
我正在尝试使用不同的输入和参数使用ANN预测未来10分钟的功耗。该数据库每10分钟记录26000多个样本。
我的问题更多地涉及算法如何工作。我已经成功地为灰度图像实现了EfficientNet集成和建模,现在我想了
我正在使用Google Colab上的flickr8k数据集实现CNN + RNN模型用于图像字幕。直到几周前,这段代码还可以正常
我的原始数据集的形状为(210,8),我试图将7个自变量指定为 输入我的神经网络以查看它们属于哪个类/
UPDATE1:问题可能是我无法在SageMaker Studio Notebook上更新熊猫。 熊猫版本“ 1.0.1” 我正在运行<code>T
我有一个在Keras中训练的预训练模型。 我正在尝试在另一项任务中使用该模型,但是我不需要所有
我创建了一个包含文本和图像的混合模型。当我训练模型时,在每个时期我都会得到相同的结果。下面
所以,我正在用一些数据训练神经网络。我在REPL上运行了所有程序,并且运行的方向正确,但是当我尝
我想使用此神经网络绘制StackOverflow的徽标: <a href="https://i.stack.imgur.com/7aTs4.jpg" rel="noreferrer"><img sr
我尝试创建一个非常简单的神经网络:一个隐藏层,带有2个神经元。对于一些非常简单的数据:只有一
我使用Keras创建了一个多类别分类,如下所示: <pre><code>model = Sequential() model.add(Dense(23, input_dim=X_train_
我目前正在设计一个人工神经网络来解决衰减曲线问题。 例如,建立一个模型来预测某些材料的耐久性