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    我正在编写一个PHP函数,它需要遍历指针数组和每个项目,并将这些数据(来自MySQL数据库或平面文件)引入。任何人都可以有任何优化这个想法,因为有可能成千上万的迭代? 我的第一个想法是我有一个缓存数据的静态数组,我的工作和任何修改将只是改变缓存的数组,然后在最后我可以刷新到磁盘。但是,如果我只在阵列中保留大约30个,则在超过1000个项目的循环中,这将毫无用处。每个项目不是太大,但是其中有1000

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    我们的应用程序允许用户输入其组织使用的公司名称。目前的问题是,一个用户输入公司名称的方式因用户而异。我们需要整合这些数据。有解决这个问题的方法吗?

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    我使用neurondotnet库ANN编程,我的输入层矢量为400 和我的输出层矢量是5和我的用于学习的样本仅28. 我的问题是,我没有任何如何选择我应该有多少隐藏层和他们的向量的大小的想法。任何人都可以把我放在正确的方向? 谢谢。

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    我试图构建一个应用程序来检测从网页上的广告图像。一旦我发现我不会让这些显示在客户端。 基本上我使用反向传播算法来训练神经网络使用这里给出的数据集:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Internet+Advertisements。 但是在该数据集中没有。属性非常高。事实上,该项目的一位导师告诉我,如果你训练具有许多属性的神经网络,需要很多时间才能接受训练。

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    我在玩神经网络,想知道专家如何决定有多少神经元是足够的,或说知道什么范围会精通。一个人是基于启发式还是基于应用程序的逻辑数量来决定? 说例如我想要一个简单的网络能够告诉字母I说一个9x10的网格。 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

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    我所看到的神经网络的所有例子都是针对一组固定的输入,对于图像和固定长度的数据来说效果很好。你如何处理可变长度的数据,如句子,查询或源代码?有没有办法将可变长度数据编码成固定长度的输入,并仍然可以获得神经网络的泛化特性?

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    我正在寻找神经网络项目的想法,我可以在一个月左右完成。我正在参加全国科学博览会,所以我需要一些具有一定遏制吸引力的东西,因为它正在被评估。 它并不一定是全新的,独一无二的,我只是在寻找想法,但它应该足够复杂,以至于会打动知道该领域的人。我的第一个想法是实现一个垃圾邮件过滤器,但我最近发现NN不是一个很好的方法来做到这一点。我已经有了一个带有遗传算法的基本NN仿真器,并且我还添加了一般的反向传播算法

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    如何设置神经网络以使它们接受并输出连续的值范围而不是离散值? 从几年前做神经网络课程的记忆中,激活函数将是一个sigmoid,它会产生一个介于0和1之间的值。如果我想让我的神经网络产生一个实值的标量,我应该怎么做做?我想也许如果我想要一个介于0和10之间的值,我可以将值乘以10?如果我有负面价值呢?这是人们通常做的还是有其他方式?怎么样的输入? 由于

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    对于我的大学项目,我创建了一个神经网络,可以将信用卡交易欺诈的可能性分类。我正在训练反向传播。我正在用Java写这篇文章。我想申请多线程,因为我的电脑是一个四核i7。它让我错过了几个小时的训练,并看到我的核心大部分空闲。 但是,我将如何应用多线程反向传播? Backprop通过网络向后调整错误来工作。一层必须先完成,另一层才能继续。有什么方法可以修改我的程序以执行多核背景吗?

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    我有几个关于如何神经网络的BP算法代码的问题: 拓扑我的网络是输入层,隐含层和输出层。隐藏层和输出层都具有S形功能。 首先,我应该使用的偏见? 要在哪里连接我的网络中的偏见 ?我应该在隐藏的 图层和输出图层中每层放置一个偏差 ?怎么样 输入层? 在这种link,它们限定的最后增量作为输入 - 输出和它们backpropagate三角洲如可在图中看到的。他们拥有一张表,在实际上 以前馈方式传播错误之