Netzwerkstruktur inspiriert von vereinfachten Modellen biologischer Neuronen (Gehirnzellen). Neuronale Netze werden durch "überwachte und unbeaufsichtigte Techniken" zum "Lernen" trainiert und können verwendet werden, um Optimierungsprobleme, Approximationsprobleme, Klassifizierungsmuster und Kombinationen davon zu lösen.
Mir ist der Gradientenabstieg und der Back-Propagation-Algorithmus bekannt. Was ich nicht verstehe ist: Wann ist die Verwendung eines Bias wichtig und wie verwenden Sie ihn? ANDWenn ich zum Beispiel die Funktion abbilde, wenn ich 2 Eingänge und 1 Ausgang verwende, gibt es nicht die richtigen...
Was ist der Unterschied zwischen Epoche und Iteration beim Training eines mehrschichtigen
Diese Frage passt derzeit nicht zu unserem Q & A-Format. Wir erwarten, dass die Antworten durch Fakten, Referenzen oder Fachwissen gestützt werden, aber diese Frage wird wahrscheinlich zu Debatten, Argumenten, Umfragen oder erweiterten Diskussionen führen. Wenn Sie der Meinung...
Ich versuche, eine neuronale Netzwerkarchitektur in Haskell zu implementieren und auf MNIST zu verwenden. Ich benutze das hmatrixPaket für die lineare Algebra. Mein Trainingsrahmen wird mit dem pipesPaket erstellt. Mein Code wird kompiliert und stürzt nicht ab. Das Problem ist jedoch, dass...
Für jede Keras Schicht ( LayerKlasse), erklären kann jemand wie man den Unterschied zwischen verstehen input_shape, units, dimetc.? In der Dokumentation heißt es beispielsweise units, die Ausgabeform einer Ebene anzugeben. Im Bild des neuronalen Netzes unten hidden layer1hat 4 Einheiten. Wird...
In der folgenden TensorFlow-Funktion müssen wir die Aktivierung künstlicher Neuronen in der letzten Schicht füttern. Das verstehe ich. Aber ich verstehe nicht, warum es Logits heißt? Ist das nicht eine mathematische Funktion? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits =...
Wenn ich mein neuronales Netzwerk mit Theano oder Tensorflow trainiert habe, wird pro Epoche eine Variable namens "Verlust" gemeldet. Wie soll ich diese Variable interpretieren? Ein höherer Verlust ist besser oder schlechter, oder was bedeutet dies für die endgültige Leistung (Genauigkeit) meines...
Wenn ich die BatchNormalization-Funktion in Keras verwenden möchte, muss ich sie dann nur zu Beginn einmal aufrufen? Ich habe diese Dokumentation dafür gelesen: http://keras.io/layers/normalization/ Ich sehe nicht, wo ich es nennen soll. Unten ist mein Code, der versucht, ihn zu verwenden: model...
Ich versuche, ein CNN zu trainieren, um Text nach Themen zu kategorisieren. Wenn ich binäre Kreuzentropie verwende, erhalte ich eine Genauigkeit von ~ 80%, bei kategorialer Kreuzentropie eine Genauigkeit von ~ 50%. Ich verstehe nicht, warum das so ist. Es ist ein Problem mit mehreren Klassen....
In der Ausgabeschicht eines neuronalen Netzwerks ist es typisch, die Softmax-Funktion zu verwenden, um eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zu approximieren: Die Berechnung ist aufgrund der Exponenten teuer. Warum nicht einfach eine Z-Transformation durchführen, damit alle Ausgänge positiv sind,...
Ich verwende diese Bibliothek , um einen Lernagenten zu implementieren. Ich habe die Trainingsfälle generiert, weiß aber nicht genau, wie die Validierungs- und Testsätze lauten. Der Lehrer sagt: 70% sollten Zugfälle sein, 10% werden Testfälle sein und der Rest 20% sollten Validierungsfälle...
Es ist eine Hauptfrage in Bezug auf die Theorie der neuronalen Netze: Warum müssen wir die Eingabe für ein neuronales Netzwerk normalisieren? Ich verstehe, dass manchmal, wenn zum Beispiel die Eingabewerte nicht numerisch sind, eine bestimmte Transformation durchgeführt werden muss, aber wenn wir...
Ich habe viele Orte durchsucht, aber alles, was ich bekomme, ist, wie man es installiert, nicht wie man überprüft, ob es installiert ist. Ich kann überprüfen, ob mein NVIDIA-Treiber installiert ist und ob CUDA installiert ist, aber ich weiß nicht, wie ich überprüfen kann, ob CuDNN installiert ist....
Diese Frage passt derzeit nicht zu unserem Q & A-Format. Wir erwarten, dass die Antworten durch Fakten, Referenzen oder Fachwissen gestützt werden, aber diese Frage wird wahrscheinlich zu Debatten, Argumenten, Umfragen oder erweiterten Diskussionen führen. Wenn Sie der Meinung sind, dass diese...
Ich habe einige Dinge über neuronale Netze gelesen und verstehe das allgemeine Prinzip eines einschichtigen neuronalen Netzes. Ich verstehe die Notwendigkeit zusätzlicher Schichten, aber warum werden nichtlineare Aktivierungsfunktionen verwendet? Dieser Frage folgt die folgende: Was ist eine...
Ich versuche gerade, eine ANN dazu zu bringen, ein Videospiel zu spielen, und ich hatte gehofft, Hilfe von der wunderbaren Community hier zu bekommen. Ich habe mich für Diablo 2 entschieden. Das Spiel ist also in Echtzeit und aus isometrischer Sicht, wobei der Spieler einen einzelnen Avatar...
Ich habe mir tf.nn.conv2d hier die Dokumente von Tensorflow angesehen . Aber ich kann nicht verstehen, was es tut oder was es zu erreichen versucht. Es steht auf den Dokumenten, # 1: Glättet den Filter zu einer 2-D-Matrix mit Form [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]. Was...
Kann jemand bitte den Unterschied zwischen 1D-, 2D- und 3D-Faltungen in Faltungs-Neuronalen Netzen (beim tiefen Lernen) anhand von Beispielen klar
Ich versuche , das zu verstehen , Fortschritte Argument in tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d. Die Dokumentation sagt wiederholt Schritte: Eine Liste von Ints mit einer Länge> = 4. Der Schritt des Schiebefensters für jede Dimension des Eingangstensors. Meine Fragen sind: Was bedeutet...
Die ursprüngliche Frage bezog sich speziell auf TensorFlow-Implementierungen. Die Antworten beziehen sich jedoch auf Implementierungen im Allgemeinen. Diese allgemeine Antwort ist auch die richtige Antwort für TensorFlow. Muss ich mir bei der Verwendung von Batch-Normalisierung und Dropout in...