neural-network

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    我已經在第一部分中捕獲了圖像,但後來我想要將所有背景(我沒有手抓到的背景)提取出來,這樣手就會被提取。 我現在的問題是我無法提取出背景。我嘗試了一種嘗試掃描每個像素並查看它是否匹配的方法。如果是這樣,它會將像素變成黑色。但是,這個計劃失敗了。有沒有其他方法可以解決這個問題? 後來我會用神經網絡來檢測它是否是手或沒有。

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    當我運行Weka並看到所有的分類器時,我沒有看到神經網絡分類器。爲什麼?

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    我正在學習多層感知器,並希望在Matlab中解決一些現實問題。也許像醫療診斷或語音識別......但我不確定從哪裏開始。我應該如何解決這個問題?

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    任何人都可以爲Lisp或博客中的神經網絡提供一個很好的教程或書籍,或者分享一些代碼示例嗎? 我有在命令式語言C++,Java,C#中使用神經網絡的經驗,但我想在Lisp中嘗試它。

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    任何人都可以建議我在哈斯克爾神經網絡的教程,書籍,博客或共享代碼示例?我在命令式語言中有神經網絡的經驗,但我想在Haskell中嘗試。

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    我即將開始我的最終項目,它的開發系統將根據他過去的出勤情況預測學生出勤率。所以我是編程的新手,但我絕望地開始學習JAVA,並應用神經網絡來實現我的目標。所以我希望你能幫助我準備從哪裏開始,不要忘記,我只剩下9個月了。並提供給我建議和教程...請參閱

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    我有以下神經網絡類的草稿。這個神經網絡應該學習TD-lambda。它通過調用getRating()函數來啓動。 但遺憾的是,經過約1000次迭代的EInvalidOp(無效floading點操作)錯誤下面幾行: neuronsHidden[j] := neuronsHidden[j]+neuronsInput[t][i]*weightsInput[i][j]; // input -> hidden

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    目前我正在研究一個項目,將使用遺傳算法來優化神經網絡。我意識到這可能不是優化它們的最佳方式,但我對兩者都是新手,所以我只是想嘗試使用它們。 我的計劃如下(如有更改,很多)。我的輸入神經元會使用一個可能包含任何正數的數據集(包括小數點後兩位,所以它們實際上是浮點數),但最可能是0到20000之間。因爲重要性在於數字相互之間的價值相比,而不是他們有多大,他們會首先被除以所有值的最高數量將被輸入。他們會

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    我想我的問題很簡單,但無論如何... 我創建使用 net = newff(entry_borders, [20, 10], {'logsig', 'logsig'}, 'traingdx'); 其中entry_borders是一個數組50X2神經網絡: [(0,1),(0,1),...] 它必須是一個帶有50個條目和10個輸出的隱藏層的網絡,不是嗎? 但是當我運行此: test_result

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    我已經實現多層感知器來預測輸入矢量的罪負值。向量由隨機選擇的4個-1,0,1組成,並且偏置設置爲1.網絡應該預測向量內容的和的罪。 例如輸入= < 0,1,-1,0,1>輸出= SIN(0 + 1 +( - 1)+ 0 + 1) 我遇到的問題是,網絡將從來沒有預測到一個負值,許多矢量的罪惡值都是負值。它可以完美地預測所有正或零輸出。我假設更新權重時出現問題,這些權重在每個時期後都會更新。有沒有人遇