backpropagation

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    ニューラルネットワーク - バックプロパゲーション

    トレーニングインスタンスのためのニューラルネットワークとバックプロパゲーションについては、ただ1つの簡単な質問といくつかの明確化が必要です。 誰かがこれに似たようなものをベースにしていれば、わかりやすい例が不足しているのですばらしいでしょう。 訓練に必要な3色が赤、青、緑であるとしましょう。ここでは正規化を使用して以下のように赤を表します。 red = 0.4 blue = 0.7 green
    algorithm artificial-intelligence computer-science neural-network backpropagation 2012-01-29

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    多層パーセプトロンの実装：重みが狂っていく

    私は、単一の出力単位（バイナリ分類）でMLPの簡単な実装を書いています。 （ 実際のダミーモデルを作成してトレーニング機能を実装しましたが、MLPは収束しませんでした。実際、出力ユニットのグラデーションは高いままですエポック以上、その重みが無限大に近づくように 私の実装：。 import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matr
    backpropagation perceptron 2013-08-01

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    Pybrain：完全リニアネットワーク

    現在、株価予測のためにpybrainを使用してニューラルネットワークを作成しようとしています。これまでは、ネットワークをバイナリ出力でしか使用していませんでした。それらのネットワークに対しては、シグモイドの内層は十分でしたが、これは価格を予測するための適切なアプローチではないと私は考えています。 問題は、私は、このような完全線形ネットワークを作成するとき、私はいつも RuntimeWarningの
    python neural-network backpropagation forecasting pybrain 2012-02-18

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    バックプロパゲーションニューラルネットワークで選択セットを使用するタイミングはいつですか？

    ANNの初心者： 私は金の価格を予測するためにバックプロパゲーションニューラルネットワークを実装しています。データをトレーニングデータ、選択データ、テストデータに分割する必要があることはわかっています。 私はこれらのデータセットを使用することについてに行くために方法がわからないが。最初は私のトレーニングセットでデータネットワークを訓練していました。訓練を受けた後、テストセットからネットワークへの入
    neural-network backpropagation 2012-04-10

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    重みを調整する方法 - バックプロパゲーション

    私はニューラルネットワークを訓練する遺伝的アルゴリズムを作ることにしました。それらは継承を通じて発展し、そこでは（多くの）可変遺伝子の1つが伝達機能でなければならない。 だから、私は数学の深さにもっと行く必要があります、そして、本当に時間がかかります。 私は、例えば3つの変異型伝達遺伝子を有する。 1） 3シグモイド関数 2）を黄褐色シグモイド関数をログ）ガウス関数 伝達関数遺伝子の特徴の一つは、
    machine-learning neural-network gradient backpropagation 2012-02-20

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    誰かがbackpropagationアルゴリズムを私に説明していただけますか？

    私は最近Courseraの教授Ng's Machine Learningコースを完了しました。コース全体を愛していましたが、ニューラルネットワークのトレーニングのバックプロパゲーションアルゴリズムを理解することはできませんでした。 私が理解している問題は、完全に接続されたフィードフォワードネットワークのためのベクター化された実装を教えていることだけです。私の線形代数は錆びているので、誰かが私に汎用
    algorithm neural-network backpropagation 2012-10-27

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    ニューラルネットワークを使った天気予報

    私はBackpropagationを使って天気予報のプログラムを書こうとしています。私は、入力層（温度、湿度、風速、海面圧力）に対して4つのパラメータ（4ノード）を設定しています。温度、湿度、風速、海面圧力などのさまざまなパラメータのデータがあります。 出力/ターゲットとなるものが混乱しています。月間/季節の分割が必要ですか？ そして、これらの4つの異なるパラメータ（-1と1の間）をどのように正規
    neural-network weather prediction backpropagation 2012-02-21

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    シグモイド関数はなぜニューラルネットで動作するのですか？

    私はニューラルネットワークのプログラミングを始めました。私は現在、バックプロパゲーション（BP）ニューラルネットがどのように機能するかを理解するために取り組んでいます。 BPネットのトレーニングアルゴリズムは非常に簡単ですが、なぜアルゴリズムが動作するのかについてのテキストは見つかりませんでした。具体的には、ニューラルネットでシグモイド関数を使用することを正当化するための数学的な推論と、それらにス
    neural-network backpropagation 2012-07-26

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    どのように損失関数から独立してSoftmax派生を実装するのですか？

    ニューラルネットワークライブラリについては、いくつかの活性化関数と損失関数とその派生関数を実装しました。それらは任意に組み合わせることができ、出力層の微分は、損失導関数と活性化導関数の積になります。 しかし、私はSoftmax活性化関数の派生を損失関数とは独立に実装することができませんでした。方程式の正規化すなわち分母のために、単一の入力アクチベーションを変更すると、1つではなく、すべての出力アク
    neural-network regression backpropagation derivative softmax 2015-11-05

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    バックプロパゲーションを使用したff nnのトレーニング

    自分のnnを訓練中にいくつかの問題が発生しました。私が使用すると、10のトレーニングセットを言うことができます、トレーニングの最後に神経回路網は最後の2つのためだけに訓練されています。私はネットワークを訓練するのに使ったのと同じ値を入力しています。最後の2つを保存しても間違った結果が出ています。新しいnnメモリは古いメモリを抑制するようです。私は64の入力ニューロン、隠れた層に42のニューロン、そ
    c# machine-learning neural-network backpropagation 2012-03-11
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