Domande taggate «neural-network»

Struttura di rete ispirata a modelli semplificati di neuroni biologici (cellule cerebrali). Le reti neurali sono addestrate per "apprendere" mediante tecniche supervisionate e non supervisionate e possono essere utilizzate per risolvere problemi di ottimizzazione, problemi di approssimazione, classificare modelli e loro combinazioni.



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Quali sono i vantaggi delle reti neurali artificiali rispetto alle macchine vettoriali di supporto? [chiuso]
Allo stato attuale, questa domanda non è adatta al nostro formato di domande e risposte. Ci aspettiamo che le risposte siano supportate da fatti, riferimenti o competenze, ma questa domanda probabilmente solleciterà dibattiti, argomenti, sondaggi o discussioni estese. Se ritieni che questa domanda possa essere migliorata e possibilmente riaperta, visita …

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Spiegazione dell'input di Keras: input_shape, unità, batch_size, dim, ecc
Per qualsiasi livello Keras ( Layerclasse), qualcuno può spiegare come capire la differenza tra input_shape, units, dim, ecc? Ad esempio, il documento afferma di unitsspecificare la forma di output di un livello. Nell'immagine della rete neurale di seguito hidden layer1ha 4 unità. Questo si traduce direttamente unitsnell'attributo Layerdell'oggetto? Oppure unitsin …



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Dove posso chiamare la funzione BatchNormalization in Keras?
Se voglio usare la funzione BatchNormalization in Keras, allora devo chiamarla una sola volta all'inizio? Ho letto questa documentazione per questo: http://keras.io/layers/normalization/ Non vedo dove dovrei chiamarlo. Di seguito è riportato il mio codice che tenta di utilizzarlo: model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) …


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Perché binary_crossentropy e categorical_crossentropy offrono prestazioni diverse per lo stesso problema?
Sto cercando di formare una CNN per classificare il testo per argomento. Quando utilizzo l'entropia incrociata binaria ottengo un'accuratezza dell'80% circa, con un'entropia incrociata categorica un'accuratezza del 50% circa. Non capisco perché questo sia. È un problema multiclasse, non significa che devo usare l'entropia incrociata categorica e che i risultati …



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Quando dovrei usare algoritmi genetici rispetto alle reti neurali? [chiuso]
Allo stato attuale, questa domanda non è adatta al nostro formato di domande e risposte. Ci aspettiamo che le risposte siano supportate da fatti, riferimenti o competenze, ma questa domanda probabilmente solleciterà dibattiti, argomenti, sondaggi o discussioni estese. Se ritieni che questa domanda possa essere migliorata e possibilmente riaperta, visita …


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Perché una funzione di attivazione non lineare deve essere utilizzata in una rete neurale di backpropagation?
Ho letto alcune cose sulle reti neurali e capisco il principio generale di una rete neurale a singolo strato. Comprendo la necessità di livelli aggiuntivi, ma perché vengono utilizzate le funzioni di attivazione non lineari? Questa domanda è seguita da questa: che cos'è un derivato della funzione di attivazione utilizzata …

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Cosa fa tf.nn.conv2d in tensorflow?
Stavo guardando i documenti di Tensorflow tf.nn.conv2d qui intorno . Ma non riesco a capire cosa fa o cosa cerca di raggiungere. Dice sui documenti, # 1: appiattisce il filtro su una matrice 2D con forma [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]. Ora che cosa fa? È una moltiplicazione saggia …

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