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    私は、提供されたメタ情報でCNNをどのように充実させることができるかを非常に理解したいと思います。私が理解しているように、CNNは単に画像を見て、時間、気象条件などの既存のメタパラメータを見ることなくオブジェクトに分類します。 より正確には、ケラスバックエンドにテンソルフローを持つCNN。私は典型的なConv2DとMaxPoolingレイヤーと完全に接続されたモデルをパイプラインの最後に持っていま

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    私のAIコースのベイジアンネットワークについて勉強しています。 添付写真の因果推論や診断の推論方法を知っている人はいますか? ベイジアンネットワークの例

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    私は機械学習の新人です。私はfollowing this tutorialです。私はLSTMとRNNについて読んでいます。私は、チュートリアルが提供するコードを使用して、それを実行し、それがトレーニングを完了し、今私はテストのために、いくつかの文字列を与えた: Training data is this : 出力は次のようになります。 Iter= 20000, Average Loss= 0.53

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    私はまだ機械学習のこの領域を探求していますが、フィーチャの選択と次元の削減の違いは何ですか、フィーチャの選択や次元の削減を行うときの概念を把握するのは難しいことです。 約40個のフィーチャを持つデータセットがあると仮定して、次元メンテナンスリダクションのみを実行するか、フィーチャ選択を単独で実行するのがよいでしょうか?あるいは、両方のアプローチのハイブリッドが存在するか(すなわち、最初にフィーチャ

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    私の目標は整流線形単位nn.relu()と1024個の隠れノードを持つ1隠れ層神経回路網を実装することです。 # These are all the modules we'll be using later. Make sure you can import them # before proceeding further. from __future__ import print_funct

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    変数とバイアステンソルをトレーニングステップ中にチェックポイントとして保存します。私はtf.contrib.layersからfully_connected()を使用して、いくつかの完全に接続されたレイヤーを実装しました。これを行うには、完全接続されたレイヤーの変数とバイアスのテンソルを抽出する必要があります。それを行う方法?

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    現在、ニューラルネットワークモジュールを作成しています。しかし、複数の出力を持っているときは、損失関数を計算するために各出力の誤差を合計するように指示されました。これは意味がありません。なぜなら今はシナプス/体重がエラー。 たとえば、2 1 | 2(入力、非表示、出力)という形のNNがあります。 隠れ層のニューロンは、いくつかの重みによって各出力ニューロンに接続されています。現在、各出力ニューロン

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    私は、Newffまたはnntoolを使ってネットワークを作成するか、matlabの任意のコマンドを伝播すると、デフォルトのalgo ??? または学習にBPを使用したい場合はスクリプトを書く必要がありますか?

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    こんにちは、私はAIとMATLABを初めて使っています。画像ファイルを処理する別の方法を探したい。これは、数字「4」を他の数字と区別するためのものです。以下のコードは、画像を処理する方法(基本的な方法)です。画像を取り込んでマトリックスに変換し、エッジの周りの黒いピクセルを無視して、ばらつきのあるピクセル(白いピクセル)にのみ焦点を合わせます。 % 3. convert the images in

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    免責条項:この問題は私の過去のAI最終試験から生じたものです。そして私はそれが非常に興味深いと思ったが、私はそれを理解することができなかった。 説明があります: 迷路があると、隣接する白いセル間を自由に移動できますが、黒いセルはブロックされます。あなたは、上、下、左、右に移動しようとすることができます。その方向でブロックされていない場合、正常に移動します。ブロックされている場合は、同じ場所にいます