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    为什么我们称CNN“顶层”中的完全连接图层？

    我读过一些关于卷积神经网络的论文，发现几乎所有的论文都将这些完全连接的层称为正常的CNN“顶层”。 但是，正如大多数论文所显示的那样，典型的CNN具有自顶向下的结构，并且完全连接的层（通常跟着一个softmax分类器）被放置在网络的底部。那么，为什么我们称他们为“顶层”呢？这是一种惯例，还是我不知道的其他考虑因素？
    machine-learning neural-network deep-learning conv-neural-network terminology 2017-10-14

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    外汇汇率预测

    最近我强迫我的神经网络学习异或函数，但现在我想预测给定日期的货币汇率。对于XOR函数来说很容易，因为输入和输出落在[0; 1）之间。 汇率： 应该对输入和输出进行归一化处理吗？如果是的话如何？网络应该有多少层？有多少输入 - 我在考虑1个输入（时间或某种表示）。 我打算使用：多层网络，sigmoid函数，带有nesterov动量的梯度下降。
    machine-learning neural-network prediction forecasting 2017-10-14

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    运行神经网络pybrain

    我想创建神经网络并为它安装scipy和PyBrain。 上的文件我写： from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork net=buildNetwork(4,2,1) 当我运行该文件，发生错误 from scipy.linalq import inv,det, svd, logm, expm2 ImportError: cannot imp
    python scipy neural-network pybrain 2017-10-14

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    Tensorflow宽且深的模型，给AttributeError提供不同的数据集

    我使用Kaggle Rossmann dataset来训练一个宽而深的模型。代码与教程中给出的代码非常相似。我只更改用于建模的数据。 我正在使用的代码如下： """Example code for TensorFlow Wide & Deep Tutorial using TF.Learn API.""" from __future__ import absolute_import from
    python machine-learning tensorflow neural-network deep-learning 2017-10-14

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    在简单的单层神经网络中用零初始化参数后，我如何获得92％的准确度？

    这是从的tensorflow例子mnist_softmax.py之一。 即使梯度是非零，它们必须是相同的，并且所有对应于10类10个重量矢量应该完全相同，并且产生相同的输出logits并因此相同的概率。我认为这是唯一可能的情况是，在使用tf.argmax（）计算精确度时，如果出现关系，它的输出是不明确的，我们很幸运，结果达到92％的准确率。但之后我在训练完成后检查了y的值，并给出完全不同的输出，表
    tensorflow neural-network backpropagation 2017-10-14

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    scikit如何初始化MLPClassifier的权重向量

    我想知道sklearn.neural_network.MLPClassifier如何初始化权向量。在文档page中，没有任何关于默认情况下如何初始化权向量的提及。 谢谢，
    python scikit-learn neural-network 2017-10-14

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    C中的感知器未能训练

    试图在C中实现感知器，无法训练它。 输出总是会变成零，我不知道什么是错的。 虽然我怀疑它可能是三角函数，或者我错误地实现了感知器。 在此先感谢大家帮助！ #include<stdio.h> #define arrayLength(x) (sizeof(x)/sizeof((x)[0])) typedef int bool; enum { false, true }; int main()
    c neural-network 2017-10-15

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    神经网络 - 如何测试它是否正确实施？

    我已经使用Tensorflow实现了神经网络。在实施和培训期间，我发现了几个不那么微不足道的错误。 示例：在训练过程中，我对不同的步骤/时代具有相同的小批量损失，但准确度不同。 现在神经网络似乎已经准备就绪并能正常工作。我还没有设法训练它，但我正在努力。 无论如何，我想检查一下，我没有在那里做任何计算错误。我正在考虑为“假”分类问题生成一些人造数据，并说出4个特征。分类应该在分类输出和4个特征之间
    tensorflow neural-network 2017-10-15

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    使用多层感知器对不平衡数据集进行分类

    我在分类问题上遇到了麻烦。 我有两个标签在训练数据中的向量数量接近400k，我想训练将数据分为两类的MLP。 但是，数据集非常不平衡。 95％的人有标签1，其他人有0标签。准确性随着培训的进展而增长，并在达到95％后停止。我想这是因为网络预测所有矢量的标签为1。 到目前为止，我尝试用0.5概率退出图层。但是，结果是一样的。有什么方法可以提高准确度吗？
    machine-learning tensorflow neural-network deep-learning classification 2017-10-15

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    我应该灰化图像吗？

    我分类30种衣服使用R-CNN从tensorflow对象检测库的图像：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 颜色是否不管什么时候，我们收集的培训和测试图像？ 如果我只穿紫色和蓝色衬衫，我猜它不会识别红色衬衫？ 我应该灰度化所有图像来检测衣服的类型？ :)
    opencv neural-network deep-learning gpu conv-neural-network 2017-10-16
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