Gradient w ciągłej regresji przy użyciu sieci neuronowej

Usiłuję zaimplementować regresję NN, która ma 3 warstwy (1 wejście, 1 ukryta i 1 wyjściowa warstwa z ciągłym wynikiem). Jako podstawę podjąłem klasyfikację N...

Czy należy normalizować dane i / lub wektory wagi w SOM?

Jestem więc pod wrażeniem czegoś, co (powinno) być proste:Napisałem SOM dla prostego dwuwymiarowego zestawu danych „play”. Oto dane:Możesz sam zobaczyć 3 kla...

Inicjalizacja wagi

Planuję użyć algorytmu Nguyen-Widrow dla NN zwiele ukrytych warstw. Podczas badań znalazłem wiele niejasności i chciałbym je wyjaśnić.Poniżej znajduje się ps...

określanie „początkowych wag” dla sieci neuronowej w programowaniu nnet w R

W programowaniu R próbuję zrozumieć, jak używać nnet, aby określić początkowe wagi użytkownika zamiast domyślnych dla uruchamiania algorytmu sieci neuronowej...

Przybliżanie funkcji sinusowej za pomocą sieci neuronowej

Do celów edukacyjnych zaimplementowałem prosty szkielet sieci neuronowej, który obsługuje tylko wielowarstwowe perceptrony i prostą propagację wsteczną. Dzia...

Sieci neuronowe: Co oznacza „separowalność liniowa”?

Prosta sieć neuronowa nie może nauczyć się XOR

Próbuję dowiedzieć się o sieciach neuronowych i kodowałem prostą, wsteczną propagację, sieć neuronową, która wykorzystuje sigmoidalne funkcje aktywacji, loso...

OpenCV Łączenie SURF z siecią neuronową

Chcę rozpoznać pojazdy (samochody, rowery itp.) Ze statycznego obrazu. Myślałem o użyciuSURFOWAĆ aby mnie przydaćKluczowe punkty ideskryptory a następnie wys...

Jak normalizować plik CSV za pomocą Encog?

Muszę znormalizować plik CSV.Śledziłem ten artykuł napisany przez Jeffa Heatona. To jest (niektóre) mojego kodu:

Jak przekonwertować wyjście sztucznej sieci neuronowej na prawdopodobieństwa?

Czytałem o sieci neuronowej jakiś czas temu i rozumiem, jak SSN (zwłaszcza wielowarstwowy perceptron, który uczy się przez wsteczną propagację) może nauczyć ...