neural-network

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    私は、ガウス関数をラジアル基底関数として持つニューラルネットワークのコードを見つけようとしています。 BackPropagation Learning Ruleを使用したいと思います。 私はすべてのデータを持っているので、RBFニューラルネットワークが必要です。ありがとう!

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    製品、ライブラリ、またはソリューションの商用またはオープンソース、または以下を支援するアプローチにも気づいている人はいますか? OCR処理にNuanceのOmnipageを使用しています。それはうまくいく。しかし、私は様々なパターンに基づいていろいろな形のデータを見つけたいと思っています。これは会計のバウチャーになる可能性がありますが、生データのタイプが異種であり、共通の要因がありますが、ルールベ

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    初期構造(ニューロンとそれらの間の接続)はどのように選択されていますか?私の本は、私たちがネットワークを訓練する前に、接続のランダムな重みを始めに与えることだけを述べています。 私たちは、このようなトレーニング中にニューロンを追加するだろうと思う:完全に空のネットワークと スタート 私はトレーニング中に発生する最初の値が 存在しないだろうにニューロンを追加この値に対応し、ランダムな重みを持ちます。

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    y=e^(-(x-u)^2)/(2*o^2))のニューラルネットワークを作成しようとしていますが、u = 50とo = 15です。 神経ネットワークを訓練する必要があるので、yごとに2つのxを見つけることができます。私はフォールリングコードを作成しました。うまくそれを学ぶようですが、出力がテストされると0.99から1の数字が得られます。ここで25と75を取得してください。私の最高の推測は、私のエラ

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    私は画像処理とニューラルネットワークを利用するプロジェクトを持っています。これを使用しているツールは、matlabです。このシステムはウェブベースのシステムであり、私が見てやってくれた例は現在デスクトップベースです。誰も私は画像処理と神経ネットワークの部分の上にウェブサイトの層を作成する方法を知っていますか?画像処理とニューラルネットワークを通じて>プロセス - - >入力を提供 - 最も簡単な構

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    ニューラルネットワークを使用すると、トレーニングに時間がかかります。恐ろしいことをしていますか?トレーニングに14秒を使用する2分。 load building_dataset % 4208 examples inputs = buildingInputs; targets = buildingTargets; % Create a Fitting Network hiddenLaye

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    私はmatlabニューラルネットワークツールキットで作業しています。ここでは、NARXネットワークを使用しています。私はオブジェクトの価格と一定期間にわたって購入されたオブジェクトの量からなるデータセットを持っています。このネットワークは、次のように数学的に定義される1ステップ予測を行うことが不可欠である。 y(t)= f(y -1)、y(t -2)、...、y(t -ny) x(t -1)、x(

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    私は分類の目的でPyBrainのネットワークを訓練しました。予想したようにしかし、私は classes = ['apple', 'orange', 'peach', 'banana'] data = ClassificationDataSet(len(input), 1, nb_classes=len(classes), class_labels=classes) data._co

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    私はニューラルネットワークを訓練しており、勾配の停止条件のために訓練を停止しました。私が見ることができるものから8.14e -0.6は最小勾配1e -0.5よりも大きいので、なぜそれが停止しましたか?グラデーションが改善されていないので、少しポイントが続いていたのでしょうか? 私は非常にニューラルネットワーク(MATLABのnntoolを使用しています)に慣れていますので、どんなヘルプ/説明も高く

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    エコー状態ネットワークに精通している人は誰ですか?私はC#でエコー状態のネットワークを作成しました。その目的は、入力をGOODとNOT GOODに分類することでした。入力は倍数の配列です。私はおそらくこの分類のエコー状態ネットワークが最良の選択ではないことを知っていますが、私はこの方法でそれをしなければなりません。 私の問題は、ネットワークを訓練した後、それが一般化できないということです。私は外国