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パターン認識のためにニューラルネットワークをどのように訓練しますか？たとえば、画像内の顔認識は、出力ニューロンをどのように定義しますか？（例えば、カメラに顔があるというだけではなく、顔がどこにあるかを正確に検出する方法）。また、複数の顔や異なる顔のサイズを検出する方法はありますか？誰も私にそれは本当に素晴らしい乾杯でしょうポインタを与えることができれば！

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コンピュータネットワークを模倣するニューラルネットワーク（Jeff HeatonのEncog付き）

私はjeff heatonのencogニューラルネットワークライブラリを使ってコンピュータメモリを模倣したいと思います。私はちょうどどのアプローチを使うべきか分かりません。私の要件は、メモリの場所と値のバイトの集合を持つことです。 location [0000]:byte-data[0101010] location [0001]:byte-data[0101010] ものは、私は、ニュー

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ニューラルネットワークに関するすべての情報

ニューラルネットワークについて聞いたことがありますが、非常に多くのリソースがあります。具体的な使い方を知りたい場合、可能な場合はコメント付きの小さなコードソースを知りたいです。 ^^

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複数パターン認識のためのニューラルネットワーク出力レイヤー

画像上のパターン検出を正しく行う方法または他のニューラルネットワークがあるとします。画像に複数のパターンがある場合、どのようにニューラルネットワークを設計すればよいですか？画像内に検出されるXパターンがあるとすれば、最良のアプローチは何ですか？ AFAIK出力層ニューロンの値は[-1,1]でなければなりません。 X個のパターンが認識されているかどうかはどのようにわかりますか？これは、出力ニューロ

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訓練用ニューラルネットワーク

私は画像を持っています.200 * 1175ピクセル。新しいネットで使用するためにその重量を節約するために、その特定の部分（201 * 111ピクセル）を学習するネット（mlpまたはホップフィールド）同じ種類のネットが有用であること、mlpまたはホップフィールド、mlpの場合、隠れたレイヤの数、trainlm関数が役に立たないという理由で、 "outメモリの "エラー。私はバイナリイメージに画像を

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ニューラルネットワーク近似関数

近似関数としてニューラルネットワークの効率をテストしようとしています。私が近似する必要がある関数は、5つの入力と1つの出力を持っていますが、どの構造を使うべきですか？隠しレイヤーの数と各レイヤーのノード数を決定するためにどの基準を適用すべきかについてはわかりません。は、事前によろしくジュゼッペありがとうございました。

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ニューラルネットワークではどのようなタイプの問題を解決できますか？（光学式文字認識を除く）

ニューラルネットワークは本当にクールだと思われますが、どのようなタイプの問題を解決できますか？

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javaの簡単なニューラルネットワークのセットアップ

私はJavaでニューラルネットワークを含むいくつかの単純な概念で遊んすることを決めた、と私はフォーラムで見つけ多少の無駄なコードを適応させるには、私は典型的な初心者のための非常に単純なモデルを作成することができましたXORシミュレーション：私のメインクラスで public class MainApp { public static void main (String [] args)

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2つ以上の入力を与える方法Matlabのニューラルネットワーク

複数の入力を持つニューラルネットワークにフィードしたい（Matlabツールボックスを使用）。私は、ネットワークパラメータを見ると、私の心の中で入力数が3である必要がありながら、それは、numInputs: 1を言う私はnet = newff(P,T,1);としてT = [1 2 3 4]として、P = [1 2 3 4; 1 2 3 4; 1 2 3 4;1 2 3 4]のようにターゲットを入力

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連続時間依存信号予測

あなたは連続時間依存信号の予測を行うことができるように人工ニューラルネットワークのどのタイプをお勧めしますか？信号の数が非常に少ない非常に大規模なステップまで、小規模なステップを予測する必要があります。精度が低い場合もあります（ある種の階層による抽象化）。参照：は、実際にシステムを学ばなければならないと同時に予測します。