Fragen mit dem Stichwort 'neuronales Netzwerk'

Netzwerkstruktur basierend auf vereinfachten Modellen biologischer Neuronen (Gehirnzellen). Neuronale Netze lernen mit überwachten und unkontrollierten Methoden zu „lernen“ und können zur Lösung von Optimierungsproblemen, Approximationsproblemen, Musterklassifizierung und deren Kombinationen verwendet werden.
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Die Rolle der Verzerrung in neuronalen Netzwerken

Ich weiß über den Gradientenabstieg und den Satz für die Rückwärtsausbreitung Bescheid. Was ich nicht bekomme, ist: Wann wird die Wichtigkeit von Voreingenommenheit verwendet und wie verwenden Sie sie? Wenn ich zum Beispiel die UND-Funktion zeige, wenn ich zwei Eingänge und einen Ausgang verwende, dann gibt es nicht die richtige ...
Setzen Sie den 20. März 10 auf 0:18
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Was sind die Vorteile von künstlichen neuronalen Netzwerken gegenüber Vektorunterstützungsmaschinen?

ANN (künstliche neuronale Netze) und SVM (unterstützende Vektormaschinen) sind zwei beliebte Strategien für das überwachte maschinelle Lernen und die Klassifizierung. Es ist oft nicht klar, welche Methode für ein bestimmtes Projekt am besten geeignet ist, und ich bin mir sicher ...
Am 24. Juli 12 um 16:59 Uhr festgelegt
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Epoche vs. Iteration beim Lernen neuronaler Netzwerke

Was ist der Unterschied zwischen Epoche und Iteration, wenn ein mehrschichtiges Perzeptron unterrichtet wird?
am 21. Januar eingestellt '11 am 0:11
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Was bedeutet Logits in TensorFlow?

In der nächsten TensorFlow-Funktion müssen wir die Aktivierung künstlicher Neuronen in der letzten Schicht anwenden. Ich verstehe das Aber ich verstehe nicht, warum das Logiten heißt. Ist das nicht eine mathematische Funktion? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_mit ...
am 4. Januar eingestellt 17 um 05:02
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Was macht tf.nn.conv2d in einem Tensorfluss?

Ich habe mir die Tensorflussdokumente in der Nähe von tf.nn.conv2d angesehen. Aber ich kann nicht verstehen, was er tut oder was er zu erreichen versucht. Es geht um Dokumente, Nr. 1: glättet den Filter auf einer zweidimensionalen Matrix mit der Form [filter_height * filter_width * in_c ...
Set Januar 05 16 um 21:51 Uhr
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Wie trainiere ich ein künstliches neuronales Netzwerk, um Diablo 2 mit visueller Eingabe zu spielen?

Momentan versuche ich, ANN dazu zu bringen, ein Videospiel zu spielen, und ich hatte gehofft, Hilfe von einer wunderbaren Community hier zu bekommen. Ich entschied mich für Diablo 2. Das Spiel des Spiels ist also in Echtzeit und von einem isometrischen Punkt aus ...
Stellen Sie den 1. Juli 11 auf 02:47
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Warum Softmax im Gegensatz zur Standardnormalisierung verwenden?

In der Ausgabeschicht des neuronalen Netzwerks ist es üblich, die Wahrscheinlichkeitsverteilung mit der Softmax-Funktion zu approximieren: Die Berechnung der Kosten ist wegen der Aussteller teuer. Warum nicht einfach die Z-Konvertierung durchführen, damit alle Ausgänge positiv sind und ...
am 19. Juni 13 um 12:20 Uhr festgelegt
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Warum brauchen wir eine nichtlineare Aktivierungsfunktion in einem neuronalen Netzwerk mit umgekehrter Ausbreitung?

Ich lese einige Dinge über neuronale Netzwerke und verstehe das allgemeine Prinzip eines einschichtigen neuronalen Netzwerks. Ich verstehe die Notwendigkeit zusätzlicher Schichten, aber warum sollten nichtlineare Aktivierungsfunktionen verwendet werden? Es folgt die nächste Frage: Was ist eine Ableitung ...
Set 20. März 12 um 09:06 Uhr
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Was sind einige gute Ressourcen, um künstliche neuronale Netzwerke zu erlernen?

Ich interessiere mich wirklich für künstliche neuronale Netze, suche aber einen Startplatz. Welche Ressourcen gibt es und was ist ein gutes Startprojekt?
Set 26. Januar 09 um 09:05
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Wann sollten genetische Algorithmen gegen die Verwendung neuronaler Netze eingesetzt werden?

Gibt es eine Regel oder eine Reihe von Beispielen, um zu bestimmen, wann genetische Algorithmen verwendet werden sollen und wann neuronale Netzwerke verwendet werden, um ein Problem zu lösen? Ich weiß, dass es Fälle gibt, in denen Sie beide Methoden kombinieren können, aber ich bin auf der Suche nach einem hohen Argumentationsgrad.
set 10 sept. 09 um 1:00 Uhr
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Was ist der Unterschied zwischen Zug, Validierung und Testsuite in neuronalen Netzwerken?

Ich verwende diese Bibliothek, um einen Lernagenten zu implementieren. Ich habe Trainingsbeispiele erstellt, weiß aber nicht genau, was Checks und Test-Kits sind. Der Lehrer sagt: 70% sollten Züge sein, 10% werden Testzüge sein und die restlichen 20% sollten gültig sein ...
am 4. Juni 10 um 20:37 Uhr festgelegt
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Eingabeerklärung für Keras: input_shape, units, batch_size, dim usw.

Kann jemand für jede Keras-Ebene (Layer-Klasse) erklären, wie der Unterschied zwischen input_shape, units, dim usw. zu verstehen ist? Beispielsweise gibt das Dokument an, dass Einheiten die Ausgabeform eines Layers definieren. Auf dem Bild des neuronalen Netzes unterhalb der verborgenen Schicht1 ...
am 25. Juni 17 um 17:29 Uhr festgelegt
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Perceptron Multilayer Architecture (MLP): Kriterien für die Auswahl der Anzahl der verborgenen Schichten und der Größe der verborgenen Schicht?

Wenn wir 10 Eigenvektoren haben, können wir 10 neuronale Knoten in der Eingabeebene haben. Wenn wir 5 Ausgabeklassen haben, können wir 5 Knoten in der Ausgabeschicht haben. Aber nach welchen Kriterien wählen Sie die Anzahl der verborgenen Schichten in der MLP und wie viele Neuronen ...
am 12. Mai '12 um 20:18 Uhr festgelegt
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Tensorfluss Argument

Ich versuche, das Schritt-Argument in tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d zu verstehen. In der Dokumentation heißt es: Strides: Eine Liste von Ganzzahlen mit einer Länge> = 4. Schiebetürsteigung für jede Dimension des Eingangstensors. Meine Fragen: Was macht ...
Set Januar 06 '16 um 23:56
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Warum müssen Gewichte neuronaler Netzwerke mit Zufallszahlen initialisiert werden?

Ich versuche, ein neuronales Netzwerk von Grund auf aufzubauen. In der gesamten KI-Literatur besteht Einigkeit darüber, dass die Skalen mit Zufallszahlen initialisiert werden müssen, damit das Netzwerk schneller konvergiert. Aber warum werden die anfänglichen Gewichte von neuronalen Netzwerken als ...
am 17. November eingestellt '13 um 8:34