feed-forward

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    前饋輸入的標準化神經網絡

    假設我有一個時間序列信號不同特徵的m×n矩陣（第1列表示最後n個採樣的線性迴歸，第2列表示最後n個採樣的平均值，列3代表不同時間序列的局部最大值，但相關信號等）。我應該如何規範化這些投入？所有的輸入都屬於不同的類別，因此它們有不同的範圍。一個範圍從0,1，其他範圍從-5到50等等等。 我應該規範化整型矩陣嗎？或者我應該逐一對每組輸入進行標準化？ 注意：我通常使用MATLAB的mapminmax函數
    matlab neural-network normalization feed-forward 2015-09-25

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    前饋神經網絡Matlab的OCR

    我試圖創建用matlab newff 與字符大小的圖像的OCR（32×32），使用P作爲輸入矩陣 和T作爲目標 net = newff([0 255],[10 26],{'logsig' 'logsig'},'traingdx'); T =眼（26,26）; net = train(net, P, T); ，但我得到這個錯誤 輸入數據大小不匹配net.inputs {1} .size。 代
    matlab neural-network ocr feed-forward 2016-01-05

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    在Matlab中創建一個feedforwardnet模型

    我想實現一個這樣工作的模型： 它得到3個輸入，例如 - 1,2,3 ，它給出1個輸出 - 0到1之間的數字（包括0和1）。 該模型是一個前饋網絡 - 首先，它「訓練」 - 獲取輸入和結果，然後根據他的訓練，只給出輸入的結果，例如： 有一次他得到1 ，2,3和結果：0, 第二次他得到了2,3,4和結果：0, 第三次他得到了3,4,5和結果：1.第二次他得到了4,5,6但是 但是沒有結果 - 所以根據
    matlab feed-forward 2013-06-05

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    帶有1個隱藏層的神經網絡無法學習棋盤功能？

    我剛開始學習神經網絡，看看它們是否對我有用。 我下載這個simple python code of 3 layer feed forward neural network 和我只是修改在隱藏層節點的學習圖案，以棋盤代替XOR的和數目10.如果我明白universal approximation theorem這3層網絡（一個隱藏層）應當能夠學習從R2到R的任何功能，包括我的棋盤功能。 ......
    python neural-network backpropagation feed-forward 2014-04-07

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    java中的神經網絡實現

    我試圖用反向傳播在Java中實現一個FFNN，並且不知道我在做什麼錯誤。當我在網絡中只有一個神經元時，它工作，但我寫了另一個類來處理更大的網絡，沒有收斂。這在數學中似乎是一個問題 - 或者說我的數學實現 - 但我已經檢查了好幾次，我找不到任何錯誤。這應該是工作。 Node類： package arr; import util.ActivationFunction; import util.F
    java neural-network backpropagation feed-forward 2015-07-04

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    pybrain包中activate（）函數的語法是什麼？

    我有一個代碼，建立一個[2,3,1]神經網絡與一些值與全連接。 from pybrain.structure import FeedForwardNetwork, LinearLayer, SigmoidLayer, FullConnection from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork n = FeedForwardNetwork()
    artificial-intelligence neural-network backpropagation pybrain feed-forward 2014-11-01

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    打印前饋迴路在Python

    所以，我有一個巨大的輸入文件看起來像這樣：（you can download here） 1. FLO8;PRI2 2. FLO8;EHD3 3. GRI2;BET2 4. HAL4;AAD3 5. PRI2;EHD3 6. QLN3;FZF1 7. QLN3;ABR5 8. FZF1;ABR5 ... 看到它像一個兩列的表，那之前的元素「;」在「;」之後顯示元素 我想迭代地打
    python list bioinformatics feed-forward 2014-04-16

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    如何決定激活功能的神經網絡

    我使用前饋，反傳，多層神經網絡，我使用雙曲線函數作爲由具有-1到1範圍內，但最小誤差不會低於5.8激活功能而且我希望少一點，你可以在100000次迭代後看到輸出結果。 我想這是因爲我的輸出範圍爲大於1，和乙狀結腸功能範圍只有-1到1。有人建議我爲我所需的輸出範圍是0到2.5，我可以如何克服這個問題。建議我哪個激活函數最適合這個範圍。
    python neural-network backpropagation feed-forward 2014-03-06

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    MNIST - 培訓卡住

    我在閱讀Neural Networks and Deep Learning（前兩章），我試圖按照自己的方式建立自己的ANN來對MNIST數據集中的數字進行分類。 我一直在撓頭，現在已經好幾天了，因爲我的實現在測試集（大約5734/10000）分類數字達到57％的精確度達到峯值之後達到10個紀元（訓練集的精度停滯後第十個時期，並且測試集的準確性可能因過度擬合而惡化）。 我正在使用與本書中幾乎相同的配
    neural-network artificial-intelligence backpropagation mnist feed-forward 2015-12-16

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    多層前饋neurolab網絡中的高錯誤率

    爲什麼我的網絡顯示出高錯誤？ 我需要遵循這些規則 - multi-layer feedforward (2 inputs, 1 output); 第一輸入具有262144倍的值（從0到256）和 第二262144（從0到1024）。 我只使用一個隱藏層。我的錯誤是這樣的： Epoch: 1; Error: 2816810148.1; Epoch: 2; Error: 2814260288.5
    python-2.7 neural-network feed-forward multi-layer 2015-06-07
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