Tag: neural-network

Netzwerk-Struktur inspiriert durch vereinfachte Modelle Biologischer Neuronen (Gehirnzellen). Neuronale Netze trainiert werden, um zu „lernen“ durch überwachte und unüberwachte Techniken, und kann verwendet werden zur Lösung von Optimierungsproblemen, die Angleichung Probleme, klassifizieren, Muster und deren Kombinationen.

Was ist der Unterschied zwischen konvolutionellen und rekurrenten neuronalen Netzwerken?

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Ich bin neu in das Thema der neuronalen Netze. Ich kam über die beiden Begriffe convolutional neural network und rekurrenten neuronalen Netzwerk. Frage ich mich, ob diese beiden Begriffe beziehen sich auf die gleiche Sache, oder, wenn

Warum muss eine nichtlineare Aktivierungsfunktion in einem neuronalen Backpropagation-Netzwerk verwendet werden?

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Habe ich gelesen, einige Dinge, die auf neuronale Netze und ich verstehe das Allgemeine Prinzip eines single-layer neural network. Ich verstehe die Notwendigkeit für zusätzliche Schichten, aber warum sind nichtlineare Aktivierung von Funktionen verwendet? Diese Frage ist,

deep-learning machine-learning math neural-network

Neuronale Netze - Eingabewerte

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Ich habe eine Frage, die vielleicht trivial, aber es ist nicht beschrieben wo ich es geschaut habe. Ich studiere neuronalen Netzen und überall sehe ich es etwas Theorie und einigen trivialen Beispiel mit einigen 0s und 1s

neural-network

Neural Network Training parallel, besser Hadoop oder eine GPU?

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Ich muss trainieren ein neuronales Netz mit 2-4 ausgeblendete Ebenen, die noch nicht sicher auf den Aufbau des eigentlichen Netto. Ich dachte, es zu trainieren mit Hadoop, map reduce (cluster of 12 pcs) oder eine gpu, um

gpu hadoop neural-network

Open-Source .NET neuronale Netzwerkbibliothek?

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Kann jemand empfehlen, eine gute open-source .NET neural network library? Dank! InformationsquelleAutor der Frage Chris | 2009-10-11

.net neural-network

Was macht tf.nn.conv2d im Tensorflow?

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Schaute ich mir die docs von tensorflow über tf.nn.conv2d hier. Aber ich kann nicht verstehen, was es ist oder was es versucht, zu erreichen. Es sagt, auf die docs, #1 : Flacht die filter, um einen 2-D-matrix

neural-network tensorflow

Support Vector Machines - Besser als künstliche neuronale Netze in welchen Lernsituationen?

4 Antworten

Ich weiß SVMs angeblich "ANN-Killer', dass Sie automatisch, wählen Sie " Darstellung der Komplexität und finden Sie ein globales optimum (siehe hier für einige SVM loben Zitate). Aber hier ist, wo ich bin unklar -- tun, alle

cluster-analysis machine-learning neural-network reinforcement-learning svm

Wie konvertiert man die Ausgabe eines künstlichen neuronalen Netzes in Wahrscheinlichkeiten?

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Ich gelesen habe über neuronale Netzwerk einer Weile und ich verstehe, wie ein ANN (vor allem ein multilayer-perceptron lernt über RÜCKFÜHRUNG) kann lernen, zu klassifizieren, die ein Ereignis als wahr oder falsch. Ich denke, es gibt zwei

artificial-intelligence neural-network

Matheoptimierung in C #

24 Antworten

Habe ich seit profiling einer Anwendung den ganzen Tag lang und, optimierter ein paar bits von code, bin ich Links mit diesem auf meiner todo-Liste. Es ist die Aktivierungsfunktion für das neuronale Netzwerk, die aufgerufen wird mehr

c#neural-network optimization performance

Wie ist die Anzahl der Filter in CNN?

2 Antworten

Ich bin aktuell sieht die API von theano, theano.tensor.nnet.conv2d(input, filters, input_shape=None, filter_shape=None, border_mode='valid', subsample=(1, 1), filter_flip=True, image_shape=None, **kwargs) wo die filter_shape ist ein Tupel von (num_filter, num_channel, height, width) ich bin verwirrend über diese denn nicht, dass

convolution machine-learning neural-network theano

Neuronales Netzwerk erzeugt immer gleiche / ähnliche Ausgaben für jede Eingabe

6 Antworten

Ich habe ein problem wo ich bin versuchen, um ein neuronales Netz für Tic-Tac-Toe. Jedoch für einige Grund, die Ausbildung der neuronalen Netzwerk bewirkt, dass es nahezu den gleichen output für einen bestimmten input. Habe ich einen

haskell neural-network

Wie überprüfe ich, ob keras die gpu-Version von Tensorflow verwendet?

1 Antworten

Wenn ich eine keras script, erhalte ich folgende Ausgabe: Using TensorFlow backend. 2017-06-14 17:40:44.621761: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU

keras neural-network python tensorflow

Convolutional Neural Network (CNN) für Audio

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Habe ich nach den tutorials auf DeepLearning.net um zu lernen, wie zu implementieren ist ein convolutional neural network, extrahiert features von Bildern. Die Tutorials sind gut erklärt, einfach zu verstehen und zu befolgen. Möchte ich erweitern, die

convolution deep-learning feature-extraction neural-network supervised-learning

Wie kann man Keras das Training auf Basis des Verlustwertes stoppen?

3 Antworten

Momentan nutze ich folgenden code: callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0), ModelCheckpoint(kfold_weights_path, monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=0), ] model.fit(X_train.astype('float32'), Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, shuffle=True, verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid), callbacks=callbacks) Sagt es Keras zum beenden des Trainings wenn der Verlust nicht verbessert,

conv-neural-network keras machine-learning neural-network python

Tensorflow Deep Neuronal Netzwerk für die Regression immer die gleichen Ergebnisse in einer Charge vorhersagen

2 Antworten

Verwende ich eine tensorflow zu implementieren eine einfache multi-layer-perzeptron für die regression. Der code ist abgewandelt von standard-mnist classifier, dass ich nur geändert, die Ausgabe Kosten zu MSE (verwenden Sie tf.reduce_mean(tf.square(pred-y))), und einige Eingabe -, Ausgabe-Größe-Einstellungen. Allerdings,

neural-network python regression tensorflow

Wann sollte ich genetische Algorithmen anstelle von neuronalen Netzen verwenden?

8 Antworten

Gibt es eine Faustregel (oder Beispiele) zu bestimmen, verwenden die genetischen algorithmen im Gegensatz zu neuronalen Netzen (und Umgekehrt), um ein problem zu lösen? Ich weiß, es gibt Fälle, in denen beide Methoden gemischt, aber ich bin

artificial-intelligence genetic-algorithm machine-learning neural-network

Warum sollten Gewichte neuronaler Netzwerke mit Zufallszahlen initialisiert werden?

3 Antworten

Ich versuche, bauen ein neuronales Netzwerk von Grund auf. Über alle AI Literatur gibt es einen Konsens darüber, dass die GEWICHTE sollten initialisiert werden, um Zufallszahlen, um für das Netzwerk zu konvergieren schneller. Aber warum sind neuronale

artificial-intelligence gradient-descent machine-learning mathematical-optimization neural-network

Schätzung der Anzahl von Neuronen und Anzahl der Schichten eines künstlichen neuronalen Netzes

3 Antworten

Ich bin auf der Suche nach einer Methode wie die Berechnung der Anzahl der Ebenen und die Anzahl der Neuronen pro Schicht. Als Eingang habe ich nur die Größe des input-Vektors, die Größe der output-Vektor und der

artificial-intelligence deep-learning machine-learning neural-network

Wie man Features für maschinelles Lernen entwickelt

1 Antworten

Habt Ihr ein paar Tipps oder Lesen Sie, wie Ingenieur-Funktionen für eine Maschine-learning-Aufgabe? Guter input-Funktionen sind wichtig, auch für ein neuronales Netz. Die gewählten Eigenschaften wird Auswirkungen auf die benötigte Anzahl von hidden-Neuronen und die benötigte Anzahl

artificial-intelligence classification machine-learning neural-network pattern-recognition

Wo rufe ich die BatchNormalization-Funktion in Keras auf?

6 Antworten

Wenn ich verwenden möchten, die BatchNormalization Funktion in Keras, dann muss ich nennen es nur einmal am Anfang? Ich Lesen Sie diese Dokumentation für Sie: http://keras.io/layers/normalization/ Ich nicht sehen, wo soll ich es nennen. Unten ist mein

data-science keras neural-network python

Ein einfaches neuronales Netzwerk für die Arbeit von Grund auf neu in C ++

4 Antworten

Ich habe versucht, um eine einfache Doppel-XOR neuronalen Netz zu arbeiten, und ich habe Probleme, mich immer backpropagation zum trainieren ein wirklich einfaches feed-forward neuronalen Netzes. Ich habe meist versucht zu Folgen diese Anleitung, um ein neuronales

c++neural-network

Was sind die Vorteile von künstlichen neuronalen Netzen gegenüber Support Vector Machines?

6 Antworten

ANN (Artificial Neural Networks) und SVM (Support Vector Machines) sind zwei beliebte Strategien für überwachtes maschinelles lernen und Klassifizierung. Es ist oft nicht klar, welche Methode ist besser für ein bestimmtes Projekt, und ich bin mir sicher,

classification machine-learning neural-network svm

Was bedeutet das Wort logits in TensorFlow?

6 Antworten

In den folgenden TensorFlow Funktion, müssen wir füttern die Aktivierung der künstlichen Neuronen in der letzten Schicht. Das habe ich verstanden. Aber ich verstehe nicht, warum es heißt logits? Ist das nicht eine mathematische Funktion? loss_function =

cross-entropy neural-network tensorflow

Tensorflow schreitet Argument

4 Antworten

Ich versuche zu verstehen, die Fortschritte argument in tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d. Den Dokumentation immer wieder sagt Fortschritte: Eine Liste von ints, Länge >= 4. Der Schritt von der Schiebefenster für jede dimension der Eingabe-tensor. Meine Fragen sind:

conv-neural-network convolution neural-network python tensorflow

caffe mit Multi-Label-Bildern

3 Antworten

Ich habe einen Datensatz von Bildern, die mehrere Bezeichnungen haben; Es sind 100 Klassen im dataset, und jedes Bild mit 1 bis 5 Etiketten mit Ihnen verbunden. Ich bin nach der Anweisung in der folgenden URL: https://github.com/BVLC/caffe/issues/550

caffe deep-learning multilabel-classification neural-network

Perzeptron Lernalgorithmus konvergiert nicht zu 0

4 Antworten

Hier ist mein perceptron-Implementierung in ANSI-C: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> float randomFloat() { srand(time(NULL)); float r = (float)rand() / (float)RAND_MAX; return r; } int calculateOutput(float weights, float x, float y) { float sum = x

algorithm c machine-learning neural-network perceptron

Was ist der Unterschied zwischen Zug, Validierung und Testsatz in neuronalen Netzen?

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Ich bin mit diese Bibliothek zur Implementierung eines learning agent. Habe ich generiert, der trainingsfälle, aber ich weiß nicht für sicher, was die Validierung und-test-sets sind. Der Lehrer sagt: 70% werden sollten, trainieren, Fällen, 10% werden die

artificial-intelligence neural-network

Wie trainiert man ein künstliches neuronales Netzwerk, um Diablo 2 mit visueller Eingabe zu spielen?

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Ich bin derzeit versucht, ein ANN zu spielen, ein Videospiel und und ich war in der Hoffnung etwas Hilfe zu bekommen von der wunderbaren Gemeinschaft hier. Ich mich eingelebt habe über Diablo 2. Spiel ist somit in

computer-vision machine-learning neural-network reinforcement-learning video-processing

Keras binary_crossentropy vs categorical_crossentropy Leistung?

7 Antworten

Ich versuche zu trainieren, ein CNN zu kategorisieren text durch topic. Wenn ich binary_crossentropy bekomme ich ~80% acc, mit categorical_crossentrop bekomme ich ~50% acc. Ich verstehe nicht, warum das so ist. Es ist eine multiclass problem, heißt

conv-neural-network keras machine-learning neural-network

Wie wählt man den Entropieverlust im Tensorstrom?

2 Antworten

Klassifizierung Probleme, wie die Logistische regression oder multinomiale Logistische regression, Optimierung cross-Entropie Verlust. Normalerweise ist die cross-Entropie-Schicht folgt die softmax Schicht, die produziert Wahrscheinlichkeitsverteilung. In tensorflow, es gibt mindestens eine Dutzend verschiedener cross-Entropie-Verlust-Funktionen: tf.losses.softmax_cross_entropy tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy tf.losses.sigmoid_cross_entropy tf.contrib.losses.softmax_cross_entropy

cross-entropy logistic-regression machine-learning neural-network tensorflow

Wie werden neuronale Netze verwendet, wenn die Anzahl der Eingänge variabel sein könnte?

6 Antworten

Allen Beispielen, die ich gesehen habe von neuronalen Netzen sind für eine Feste Gruppe von Eingängen, die gut funktioniert für Bilder und Feste Länge von Daten. Wie gehen Sie mit Daten variabler Länge, die solche Sätze, Fragen

artificial-intelligence machine-learning neural-network pattern-recognition

Wie gebe ich das Bild in das neuronale Netzwerk ein?

5 Antworten

Ich verstehen, wie neuronale Netze arbeiten, aber wenn ich Sie nutzen wollen, für die Bild Verarbeitung wie die eigentliche Zeichenerkennung, ich kann nicht verstehen, wie kann ich die Eingabe der Bilddaten an das neuronale Netz. Habe ich

computer-vision image-processing neural-network pattern-recognition

Neuronale Netze: Was bedeutet "linear trennbar"?

3 Antworten

Ich bin derzeit Lesen der Machine-Learning-Buch von Tom Mitchell. Beim sprechen über neuronale Netze, Mitchell Staaten: "Obwohl der perceptron-Regel findet eine erfolgreiche Gewicht-Vektor wenn die Ausbildung Beispiele sind Linear trennbar ist, kann es nicht zu konvergieren wenn

machine-learning neural-network

Epoch vs Iteration beim Training neuronaler Netze

9 Antworten

Was ist der Unterschied zwischen Epoche und iteration beim training ein multi-layer perceptron? InformationsquelleAutor der Frage mohammad | 2011-01-20

artificial-intelligence deep-learning machine-learning neural-network terminology

Neuronaler Netzwerk Simulator in FPGA?

8 Antworten

Lernen, FPGA-Programmierung, Plane ich den code ein einfaches Neuronales Netz in FPGA (da es sich um Massiv-parallele; es ist eines der wenigen Dinge, bei denen eine FPGA-Implementierung könnte eine chance haben, schneller als eine CPU-Implementierung). Aber ich

fpga neural-network

Wie trainiere ich ein neuronales Netzwerk mit der pybrain Black-Box-Optimierung?

1 Antworten

Habe ich ein wenig rumprobiert mit pybrain und verstehen, wie die zum generieren von neuronalen Netzen mit custom-Architekturen und trainieren Sie auf überwachten Daten-sets mit backpropagation-Algorithmus. Aber ich bin verwirrt durch die Optimierung von algorithmen und die

artificial-intelligence neural-network pybrain python

Rolle der Bias in neuronalen Netzwerken

16 Antworten

Ich bin mir bewusst, dass der Gradienten-Abstiegs-und der Back-propagation-Theorem. Was ich nicht verstehe ist: Wann ist die Verwendung einer bias-wichtig und wie verwenden Sie es? Zum Beispiel, wenn die Zuordnung der AND Funktion, wenn ich 2 Eingänge

artificial-intelligence machine-learning neural-network

Wie berechnet man die Anzahl der Parameter von konvolutionellen neuronalen Netzen?

3 Antworten

Kann ich nicht geben Sie die korrekte Anzahl Parameter AlexNet oder VGG Net. Z.B. für die Berechnung der Anzahl der Parameter der conv3-256 Ebene der VGG Net, die Antwort ist 0,59 M = (3*3)*(256*256), das ist (kernel

computer-vision machine-learning neural-network

Was ist der Unterschied zwischen sparse_softmax_cross_entropy_with_logits und softmax_cross_entropy_with_logits?

3 Antworten

Ich kam vor kurzem in tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits und ich kann nicht herausfinden, was der Unterschied ist im Vergleich zu tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Ist der einzige Unterschied, dass die Ausbildung von Vektoren y werden one-hot codiert bei der Verwendung sparse_softmax_cross_entropy_with_logits? Lesen

cross-entropy neural-network softmax tensorflow

Wie programmiert man ein neuronales Netzwerk für Schach?

9 Antworten

Ich will das Programm eine Schach-engine, die lernt, um gute moves und gewinnen gegen andere Spieler. Ich habe bereits codiert eine Darstellung der Schach-Brett und eine Funktion, die die Ausgänge aller möglichen Züge. Also brauche ich nur

artificial-intelligence chess neural-network

Was sind gute Quellen, um über künstliche neuronale Netze zu lernen?

16 Antworten

Ich bin wirklich daran interessiert, Künstliche Neuronale Netze, aber ich bin auf der Suche nach einem Ort, um zu starten. Welche Ressourcen sind da draußen, und was ist ein gutes Projekt starten? InformationsquelleAutor der Frage cbrulak |

neural-network

TensorFlow - Einführung von L2-Regularisierung und Dropout in das Netzwerk. Macht es Sinn?

3 Antworten

Bin ich derzeit spielen mit ANN, die ist ein Teil von Udactity DeepLearning natürlich. Ich erfolgreich gebaut und Zug-Netz eingeführt und die L2-Regularisierung auf allen gewichten und biases. Jetzt bin ich versucht, die dropout-für hidden-layer, um zu

deep-learning machine-learning neural-network regularized tensorflow

Anfrage zum Beispiel: Wiederkehrendes neuronales Netzwerk zum Vorhersagen des nächsten Wertes in einer Sequenz

2 Antworten

Kann mir jemand eine practicale Beispiel eines rekurrenten neuronalen Netzwerk (pybrain) python, um vorherzusagen den nächsten Wert einer Sequenz ? (Ich habe gelesen, die pybrain Dokumentation und es gibt keine klare Beispiel dafür, denke ich.) Ich fand

machine-learning neural-network pybrain python time-series

Oktave: logistische Regression: Differenz zwischen fmincg und fminunc

6 Antworten

Verwende ich oft fminunc für eine Logistische regression problem. Ich habe gelesen, die auf web -, Andrew Ng verwendet fmincg statt fminuncmit gleichen Argumenten. Die Ergebnisse sind unterschiedlich und oft fmincg ist genauer, aber nicht zu viel.

algorithm machine-learning neural-network octave

Warum Softmax im Gegensatz zur Standardnormalisierung?

8 Antworten

In der output-Schicht eines neuronalen Netzes, ist es üblich, mit dem softmax-Funktion zu approximieren, die eine Wahrscheinlichkeitsverteilung: Dies ist aufwendig zu berechnen, da der Exponenten. Warum nicht einfach eine Z-Transformation so, dass alle Ausgänge sind positiv, und

math neural-network softmax

SKlearn-Import MLPClassifier schlägt fehl

4 Antworten

Ich versuche, mit der multilayer-perceptron von scikit-learn python. Mein problem ist, dass der import nicht funktioniert. Alle anderen Module von scikit-learn funktionieren. from sklearn.neural_network import MLPClassifier Importieren, Fehler: cannot import name MLPClassifier Ich bin mit dem Python-Umfeld

neural-network python scikit-learn

Wie wähle ich die Anzahl der versteckten Layer und Knoten im neuronalen Netzwerk?

5 Antworten

Was bedeutet die Anzahl der verborgenen Ebenen in einem multilayer-perceptron neuronales Netzwerk tun, um die Art und Weise neuronales Netz verhält? Gleiche Frage für die Anzahl der Knoten in den versteckten Schichten? Sagen wir, ich möchte mit

artificial-intelligence machine-learning neural-network

Was ist `lr_policy` in Caffe?

2 Antworten

Ich versuche nur, um herauszufinden, wie ich verwenden können,Caffe. So zu tun, ich habe nur einen Blick auf die verschiedenen .prototxt Dateien im Ordner Beispiele. Es ist eine option, die ich nicht verstehe: # The learning rate

caffe deep-learning gradient-descent machine-learning neural-network

Wie wähle ich eine Sprache für die Programmierung der Künstlichen Intelligenz?

12 Antworten

Was ist die beste Programmiersprache für künstliche Intelligenz Zwecke? Daran, dass die Verwendung vorgeschlagene Sprache ich muss in der Lage sein, Sie zu beschäftigen AI-Technik (oder zumindest die meisten). InformationsquelleAutor der Frage mary.ja45 | 2009-12-09

artificial-intelligence machine-learning neural-network

Datensätze für das Training neuronaler Netzwerke

7 Antworten

Ich bin auf der Suche für einige relativ einfache Daten-sets für die Prüfung und den Vergleich verschiedener Trainingsmethoden für künstliche neuronale Netze. Ich möchte Daten, die nicht nehmen zu viel pre-processing, um Sie in mein input-format eine

neural-network training-data