neural-network

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    Matlabニューラルネットワークの文字認識

    私は最終的なプロジェクトに取り組んでいます。私は文字認識のためにNNを実装することを選択しました。 私の計画は、トレーニングデータとして26の英字を含む26の画像を取ることですが、これらの画像をニューラルネットワークへの入力としてどのように変換するかはわかりません。 私は、隠れ層と出力層の2つの層を持つバックプロパゲーションニューラルネットワークを持っているとしましょう。出力層には26の文字を生成
    matlab image-processing neural-network 2011-10-21

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    相関機能付きニューラルネットワーク

    オンザフライでのフィーチャの追加（非固定フィーチャセット）をサポートするニューラルネットワークアルゴリズムはありますか？また、フィーチャが相互に関連していないと仮定しない場合は、
    algorithm machine-learning neural-network 2011-11-07

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    訓練されたニューラルネットワーク（画像からの認識）の保存方法

    私は、バックプロパゲーションとフィードフォワードを使用して画像から認識数字を訓練するニューラルネットワークプログラムを作成しました。その作業はかなり良いです。私はちょうど私が何を保存するか分からないので、私はこの訓練されたニューラルネットワークをどのように保存するのか知りたいと思っていました。私の目的は、訓練するのに非常に時間がかかり（1000回の反復と多くのトレーニングセット）、その後私はそれを
    java neural-network 2011-11-08

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    Googleの予測APIと同様の機能を備えたネットライブラリ

    Googleの予測APIは素晴らしいですし、テキスト分類も混在した分類もありますが、すべてのソフトウェアに使用するにはコストがかかります。 Googleの予測APIに似た機能を提供する.netの代替手段はありますか？ にはテキスト分類が必要です。 注：人工知能、分類には初めてです。
    c# .net artificial-intelligence machine-learning neural-network 2011-11-08

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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、トレーニングのエラー

    ニューラルネットワーク（バックプロパゲーション）に関する記事を読んだ後、私は自分で簡単なニューラルネットワークを作成しようとしています。 IVEは私がネットワークを訓練するために一つだけの例を使用している場合、INPUT1、INPUT2、targetOutputとして（1,1,0を言うことができます 、私はネットワークを訓練しようとしていたときに私の問題がある 、XORニューラルネットワークを決め
    c# neural-network backpropagation 2011-09-20

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    活性化関数と初期重みの選択は、ニューラルネットワークが極小値に突き当たっているかどうかに左右されますか？

    私はthis questionを投稿しました。私のニューラルネットワーク（確率的勾配降下を使用してバックプロパゲーションを介してトレーニングしています）がローカルミニマムに詰まっているかどうか尋ねました。以下の論文は、XORニューラルネットワークにおける極小値の問題について述べている。最初の1つは、ローカルミニマムの問題はないとしているが、次の論文（1年後に書かれている）は、2-3-1 XORニュ
    artificial-intelligence neural-network backpropagation gradient-descent minima 2011-11-08

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    ニューラルネットワークの実装MapReduceスタイル

    私は現在、ニューラルネットワークにNEAT（Neuroevolution of Topologies）メソドロジを実装しようとしているプロジェクトに取り組んでいます。これはすでに何度も何度もやり遂げられてきましたが、過去数年間にいくつかの言語で方法論の改訂版さえありましたので、私は現時点では新しいものを作りません。方法論の私の少しの "捻挫"は、分散実装を試みることです（MPIも可能ですが、Map
    artificial-intelligence mapreduce distributed neural-network distributed-computing 2011-11-09

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    SilvaとAlmeidaのバックプロパゲーションアルゴリズムのuとdにはどのような値が適していますか？

    SilvaとAlmeidaのアルゴリズムは、各重みに対して個別の適応学習率を導入することで、既存のバックプロパゲーションアルゴリズムを改善します。次のように新しい学習率の値が計算されます：私は、定数uとdがu > 1とd < 1なるように設定されていることを読んで 。これらの制約はかなり広いので、これらの値を設定するための一般的なガイドラインはありますか、または私の具体的な問題の実験によってそれを
    artificial-intelligence machine-learning neural-network backpropagation 2011-11-13

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    ニューラルネットで起こることMatlabのバックプロパゲーション

    私はMATLABの初心者です.Cのオンラインバックプロパゲーション（BP）コードを確認したいのですが、コードが同じネットワーク設定で正確に同じかどうかをテストする必要があります。ネットワーク設定は、元のBP（XOR問題の場合）2入力、2隠れノード、1出力です。使用される学習率設定は0.01、運動量0.95であり、停止基準は0.01であり、性能指標はsseである。エポックが を（私は後方に伝播するよ
    matlab neural-network backpropagation 2011-11-14

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    MATLABのニューラルネットワーク、初期ウェイト

    newff（...）を使用してMATLABでニューラルネットワークを作成しました。同じインプットとアウトプットでトレーニングすると、トレーニングの結果はランニングごとに異なります。私はそれが起こっていることを理解している、私はそれを実行するたびに重みが異なるためです。私の質問は、私は同じ結果を得ることができるように私は自分のNNを訓練するたびに同じように最初の重みを作る方法です？ また、トレーニン
    matlab neural-network weight 2011-10-17
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