Als «neural-network» getaggte Fragen

Künstliche neuronale Netze (ANN) bestehen aus "Neuronen" - Programmierkonstrukten, die die Eigenschaften biologischer Neuronen nachahmen. Eine Reihe gewichteter Verbindungen zwischen den Neuronen ermöglicht die Verbreitung von Informationen durch das Netzwerk, um Probleme mit künstlicher Intelligenz zu lösen, ohne dass der Netzwerkdesigner ein Modell eines realen Systems hatte.

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Beste Sprachen für wissenschaftliches Rechnen [geschlossen]
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 5 Jahren . Es scheint, als ob in den meisten Sprachen …
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Wie man nach toten Relu-Neuronen sucht
Hintergrund: Beim Anpassen neuronaler Netze mit Relu-Aktivierung stellte ich fest, dass die Vorhersage manchmal nahezu konstant wird. Ich glaube, dass dies daran liegt, dass die Relu-Neuronen während des Trainings sterben, wie hier angegeben. ( Was ist das "sterbende ReLU" -Problem in neuronalen Netzen? ) Frage: Ich hoffe, eine Überprüfung im …
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Wiederkehrendes (CNN) Modell für EEG-Daten
Ich frage mich, wie man eine wiederkehrende Architektur in einem EEG-Kontext interpretiert. Insbesondere betrachte ich dies als wiederkehrendes CNN (im Gegensatz zu Architekturen wie LSTM), aber vielleicht gilt es auch für andere Arten von wiederkehrenden Netzwerken Wenn ich über R-CNNs lese, werden sie normalerweise in Bildklassifizierungskontexten erklärt. Sie werden typischerweise …
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Umformung von Daten für Deep Learning mit Keras
Ich bin ein Anfänger von Keras und habe mit dem MNIST-Beispiel begonnen, um zu verstehen, wie die Bibliothek tatsächlich funktioniert. Das Codefragment des MNIST-Problems im Keras-Beispielordner lautet wie folgt: import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, …
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Text-Klassifizierungs-Problem: Ist Word2Vec / NN der beste Ansatz?
Ich möchte ein System entwerfen, das einen bestimmten Textabschnitt kategorisieren und den Kontext identifizieren kann: Wird mit benutzergenerierten Textabschnitten (wie Kommentaren / Fragen / Antworten) geschult. Jeder Gegenstand im Trainingssatz wird mit markiert. Also zum Beispiel ("Kategorie 1", "Textabsatz") Es wird Hunderte von Kategorien geben Was wäre der beste Ansatz, …
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AutoEncoder transformieren
Ich habe gerade Geoff Hintons Artikel über die Transformation von Autoencodern gelesen Hinton, Krizhevsky und Wang: Auto-Encoder transformieren . In Künstlichen Neuronalen Netzen und Maschinellem Lernen, 2011. und würde gerne mit so etwas herumspielen. Aber nachdem ich es gelesen hatte, konnte ich nicht genug Details aus dem Papier bekommen, wie …
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LSTM oder ein anderes RNN-Paket für R.
Ich habe ein beeindruckendes Ergebnis von LSTM-Modellen gesehen, die Shakespeare-ähnliche Texte produzieren. Ich habe mich gefragt, ob ein LSTM-Paket für R existiert. Ich habe danach gegoogelt, aber nur Pakete für Python und Julia gefunden. (Möglicherweise gibt es ein Leistungsproblem, das erklärt, warum diese Programme R vorgezogen werden.) Kennen Sie ein …
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Devisenmarktprognose mit neuronalen Netzen
Ich möchte ANN verwenden, um Handelswährungen zu automatisieren, vorzugsweise USD / EUR oder USD / GBP. Ich weiß, dass dies schwierig und möglicherweise nicht einfach ist. Ich habe bereits einige Artikel gelesen und einige Experimente durchgeführt, aber ohne viel Glück. Ich würde gerne Ratschläge von Experten erhalten, damit dies funktioniert. …
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Was ist die Feature-Matrix in word2vec?
Ich bin ein Anfänger in neuronalen Netzen und erforsche derzeit das word2vec-Modell. Es fällt mir jedoch schwer zu verstehen, was die Feature-Matrix genau ist. Ich kann verstehen, dass die erste Matrix ein One-Hot-Codierungsvektor für ein bestimmtes Wort ist, aber was bedeutet die zweite Matrix? Was bedeutet konkret jeder dieser Werte …
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