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    我在MATLAB中建立了一个Probablistic神经网络分类实验。我可以使用sim命令获取未看到数据的类。有没有什么办法可以得到分类器计算的类的概率?此外,是否有任何直接的方法来绘制Reciever Operating Characteristicstic曲线并计算我的分类器在ROC下的面积?

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    我正在寻找用CUDA实现的计算量大的任务,并想知道是否可能应用神经网络或贝叶斯网络。但这不是我的问题,而是两种网络类型之间的关系。他们似乎非常相关,尤其是如果你看看具有学习能力的贝叶斯网络(维基百科上的文章提到)。乍一看,贝叶斯网络看起来有点像特定类型的神经网络。任何人都可以总结他们的关系,如果有任何联系超出了明显的相似性?

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    由于在谷歌上找到的很多这些网站使用数学符号,我不知道它是什么意思,我想要做一个像这样的前馈神经网络: n1 i1 n3 n2 o1 i2 n4 n3 现在有人可以向我解释如何找到o1的价值吗?当没有任何输入激活时,如何使神经元处于活动状态?

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    我不是数学家。我喜欢一个好的数学难题,但我坦然承认我的弱点。也就是说,我一直对神经网络有兴趣,虽然我理解它们足以从头开始实现它们,但是当我需要理解任何只能找到数学证明的概念时,我碰壁了。程序员的神经网络指南在哪里,用代码而不是公式来解释实际推理?

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    随着我对计算机科学,人工智能和神经网络的了解越来越多,我一直对计算机可以做和学习的很酷的东西感到惊讶。我一直对新旧项目感兴趣,我对其他SO用户遇到的有趣项目/应用程序感到好奇。

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    我一直在努力学习神经网络一段时间,并且我可以在线了解一些基本教程,并且已经能够通过部分的Neural Computing - An Introduction,但即使在那里,我正在阅读大量的数学,并在前几章后变得完全凌驾于我的头上。即使那时它是我能找到的最少的书“数学-y”。它不是我害怕数学或其他任何东西,它只是我没有学到我需要的东西,而我不确定我需要什么。我目前就读于当地的大学,正在努力赶上我需要

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    我目前正在构建一个神经网络库。为了简单起见,我将它构造为一个对象图。我想知道是否有人能够量化基于阵列的方法的性能优势。我现在的工作非常适合构建接近任意复杂性的网络。支持常规(反向支持)网络以及经常性网络。我正在考虑让训练有素的网络“编译”成一些“更简单”的形式,例如数组。 我只是想看看有没有人有任何实际的建议或经验建立神经网络,部署到生产。以数组为基础而不是基于对象图的最终产品有什么好处? P.S

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    我对人工神经网络非常感兴趣,但我正在寻找一个可以开始的地方。 什么资源在那里,什么是一个好的启动项目?

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    SharpNEAT是C#中的NeuroEvolution of Augmenting Topologies(NEAT)库。 整件事听起来很刺激,但我找不到任何一个该死的示例/教程! 任何帮助表示赞赏!