neural-network

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    ニューラルネットワークは、時間の経過とともに学習率と勢いを変える価値がある

    特定の条件が満たされた後に学習率を変更する価値はありますか？そして、どうやってやるの？例えば、ネットは高い学習率で始まり、二乗誤差が低いほど学習精度は低下し、精度は上がり、学習率は局所的な最小値から飛び出します。あまりフィットしないでしょうか？そして勢いは？
    machine-learning neural-network 2013-04-13

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    Pybrainは任意の入力に対して同じ結果を出力します

    私はPybrainで単純なニューラルネットワークを訓練しようとしています。トレーニングの後、nnが意図したとおりに動作していることを確認したいので、トレーニングに使用したのと同じデータを有効にします。 しかし、すべてのアクティベーションは同じ結果を出力します。ニューラルネットワークに関する基本的な考え方を誤解していますか、それとも設計上のものですか？ 隠しノードの数、隠しクラスの種類、バイアス、学
    neural-network pybrain 2013-06-10

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    Pybrainニューラルネットワークが正しくトレーニングできない

    私はpybrainを使用してニューラルネットワークを作成しています。何らかの理由で伝播をトレーニングした後、ネットワークをトレーニングできません。アウトディメンションで2つ以上のクラスで使用するデータセットは、すべての私の観測を1つのカテゴリにまとめます。誰がなぜこれが起こっているのか知っていますか？コードといくつかの出力は以下の通りです。 Training Epoch #19 Total er
    python neural-network pybrain 2013-08-02

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    キャレットパッケージにmlpメソッドを使ってマルチ隠れ層ニューラルネットワークを設定する方法はありますか？

    caretのmlpメソッドは、RSNNSのmlp関数を呼び出します。 RSNNSパッケージでは、サイズ・パラメータを設定することで、好きなようにニューラル・ネットの隠れ層をいくつでも設定できます。 data(iris) #shuffle the vector iris <- iris[sample(1:nrow(iris),length(1:nrow(iris))),1:ncol(iris)
    r machine-learning neural-network prediction r-caret 2013-05-11

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    畳み込みニューラルネットワーク - 複数のチャネル

    入力層に複数のチャネルが存在する場合、畳み込み演算はどのように実行されますか？ （RGBなど） CNNのアーキテクチャ/実装について読んだ後、フィーチャマップの各ニューロンは、カーネルサイズで定義された画像のNxMピクセルを参照することを理解しています。各ピクセルは、次に、特徴マップ学習されたN×M重み付け集合（カーネル/フィルタ）によって因数分解され、合計され、活動化関数に入力される。 for
    computer-vision artificial-intelligence neural-network convolution 2015-01-01

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    なぜニューラルネットワークは予測しないのですか？

    私はバックプロパゲーションアルゴを使ってニューラルネットワークをトレーニングしようとしています。 OpenCV 2.3で。 しかし、訓練データセットでさえ、正しく予測されていません。誰も私がここで何が間違っているのを見つけるのを助けてくれますか？ training_feature_matrix - フロートのNx69マトリックスが training_age_matrix値 - フロートのNX4マト
    c++ opencv machine-learning computer-vision neural-network 2013-05-17

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    ニューラルネットワーク/マシン学習記憶記憶

    私は現在、情報抽出のためにニューラルネットワークを設定しようとしています。私は困惑させるようなものを除いて、ニューラルネットワークの（基本的な）概念にかなり慣れています。それはおそらくかなり明らかですが、私はそれについての情報を見つけられないようです。 ニューラルネットワークはどのようにメモリを保存していますか？ （機械学習） ニューラルネットワークと機械学習については、オンラインでかなりの情報が
    memory machine-learning neural-network 2013-04-02

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    pybrainを使用したニューラルネットワークの回帰

    私はフィードフォワードネットワークで回帰問題を解決する必要があります。私はPyBrainを使用してそれを実行しようとしています。パイブレインの参考文献には回帰の例はないので、代わりに回帰の分類例を適用しようとしましたが、成功しませんでした（分類例はhttp://pybrain.org/docs/tutorial/fnn.htmlです）。以下は私のコードです： この最初の関数は、numpyの配列形式
    python machine-learning neural-network regression pybrain 2013-06-02

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    ニューラルネットワーク：

    オーケー連続出力変数のシグモイド活性化関数ので、私はAndrew Ng's machine learning course on courseraの途中で午前割り当て特に4 、ニューラルネットワークの一部として完成させたニューラルネットワークを適応したいと思いますこれは私は、割り当ての一部として正しく完了した以下の通りであった： シグモイド活性化関数：0または1 1 HIを取ることができるg(z)
    matlab machine-learning neural-network 2013-12-18

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    ニューラルネットワークの設計

    私は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学んでいます。私は、入力、出力、隠れた層、重み、バイアスなどの点で、ネットワークの仕組みを理解していると思います。しかし、問題に合わせてネットワークを設計する方法はまだ完全に理解できていません。つまり、ドラフトをどのようにプレイするかを学習するためにニューラルネットが必要だったとしたら、どのように問題をニューラルネットデザインに変換するので
    neural-network 2013-06-12
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