對這個問題的啓發： Why do different methods for solving Xc=y in python give different solution when they should not? ，似乎有數值的問題，由於浮動點，反轉矩陣和限制值[-1,1]，我很好奇，現在爲什麼不深的學習不是來自浮遭受或如果大多數訓練數據的平均值爲0和標準差1（假設我假定大部分數據已經被預處理到
我一直在閱讀Keras文檔建立一個實現MLP反向傳播我自己的MLP網絡。我熟悉sklearn MLPClassifier，但我想學Keras深學習。以下是第一次嘗試。該網絡有3層1輸入（功能= 64），1輸出和1隱藏。總數是（64,64,1）。輸入是125K樣本（64 DIM）和ynumpy矩陣X是1D numpy二進制類（1，-1）： # Keras imports
from keras.mo
我正在嘗試爲交互式神經網絡實驗創建一個簡單的Web應用程序。我對Tensorflow和機器學習一般都很陌生，所以我想從一個簡單的時間序列迴歸開始，即S & P500。 時遇到的問題是，錯誤如下： InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [32,1] vs. [1248,1] 在的情況下的批量大小爲32
下面是用Keras編寫的代碼，用於迴歸正弦函數。它工作完美。 import numpy as np
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.models import Sequential
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import time
x = np.a
我想寫一個神經網絡，從頭開始識別xor函數。完整的代碼是here（在python 3中）。 我目前得到的錯誤： ValueError: No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients
我是新來tensorflow，我不明白這是爲什麼。任何人都可以幫我糾正
我試圖在PyTorch中的http://anthology.aclweb.org/W16-1617中實現丟失函數。它如下所示： 我實現損失如下： class CosineContrastiveLoss(nn.Module):
"""
Cosine contrastive loss function.
Based on: http://anthology.aclweb.