backpropagation

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エラーNullPointer Neuroph doOneLearningIteration

私は、Neuroph 2.9フレームワークを使用して、ANNをコードして住宅価格を予測しています。私はすべてのエポックを実行するたびにすべてのエラーを取得したい（グラフのエラーの改善を表示する）が、この原因エラーです。 // create multi layer perceptron System.out.println("Creating neural network");

java neural-network backpropagation 2016-07-11

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TensorFlowのガイド付きバックプロパゲーション

この Paperに導入された「ガイド付きバックプロパゲーション」のテクニックをTensorFlowに実装したいと考えています。これは recipeに記載されています。 これは、たとえば入力wrtのグラジエントを計算するときに計算されることを意味します。 NNの出力は、すべてのRELUユニットで計算されたグラジエントをに変更する必要があります。具体的には、これらのユニット上の逆伝播された信号は、この

tensorflow backpropagation 2016-07-13

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Keras - バックプロパゲーションのための出力の大文字と小文字のマスキング

この記事を複製しようとしていますhttps://arxiv.org/pdf/1606.07659v1.pdf Keras。推奨システムとして自動エンコーダを使用します。このアイデアは、他の値を正しく再構築しながら未知の値を予測するようネットワークに教えるために、既知の値（評価）の一部を隠すことです。 したがって、マスキングされていない既知の値、マスクされた既知の値（0になる）、および未知の値（0に

backpropagation keras 2016-07-15

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- ニューラルネットワーク

を私はそれがsigmoidとtanh活性化機能の両方を使用するオプションを提供しますthis blog から次codeで探しています。私はオンラインで見つけるとanother piece of codeでこれを試してみた(0.5,0.5,0.5,0.5) 〜 XORテストは〜(0,1,1,0) を得tanh機能が正常に動作するようです。しかしsigmoidに変更すると、私は間違った出力を得ますまっ

python neural-network backpropagation sigmoid 2016-09-07

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8+入力ノードを持つニューラルネットワークXOR

標準的な背景を使用して、XORを学ぶために最大8つのバイナリ入力でネットワークをトレーニングできます。だから、256個の入力セットの合計だし、出力が正しく8入力が残りが0 レイアウトされ、唯一の8つの入力の1であることを設定します識別します •8入力。 •1ノードが2つ以上ある隠しレイヤー。アウト• ：1つのノード 私はより多くの隠されたノードを使用する場合、それはより少ない約500エポックを、で

neural-network xor backpropagation 2016-09-10

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バックプロパゲーションニューロンネットワーク

こんにちは私は今、ニューラルネットで遊んでいます。私はこのチュートリアルの一種の再実装を行った： http://www.ai-junkie.com/ann/evolved/nnt5.htmlしかし、魚や食べ物、そしてまた異なるプログラミング言語。しかし、その点は同じです。 私はたくさんの魚（20個）といくつかのフオーズ（40個）を持っています。 各魚には脳があります（神経ネットワーク（私は今からA

neural-network genetic-algorithm backpropagation supervised-learning unsupervised-learning 2016-07-26

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Lenet-5のconv層から前の層にエラーを伝播する方法CNN

最近、私はLenet-5 CNNを実装しようとしています。しかし、私はconv層から以前の層、例えばC3層からS2層への誤差をどのように伝播させるかにこだわりました。誰も私を助けてくれますか？

machine-learning neural-network deep-learning conv-neural-network backpropagation 2016-07-29

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バックプロパゲーションは

数日前、私は、ニューラルネットワークに関する、私はAIの講義で、今年学んだことを実際に入れてみました。私は、2つのニューロンだけで入力信号を複製する単純なものを作ろうとしました。 http://imgur.com/a/RixAH（フランス語のコメントは申し訳ありませんが、実際には重要ではありません） 奇妙なことは、収束していることですが、単純なバイナリ入力信号の場合は、次のようになります。信号が0

machine-learning neural-network backpropagation 2016-07-29

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