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    神經網絡：不可處理輸入（缺失或不完整的數據）

    希望最後一個問題，NN，你會從我這個週末得到的，但在這裏不用:) 有沒有一種方法來處理輸入你「唐總是不知道「......所以它不會影響權重？ Soo ...如果我問某人是男性還是女性，他們不想回答，有沒有辦法忽略這個輸入？也許把它放在正中央？ （？0.5假設1,0輸入） 由於
    machine-learning neural-network 2010-04-08

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    單詞特徵標籤

    我想爲我的AI類做一個謎題AI聊天機器人。 所以我figgured輸入到聊天機器人將是： 喜歡的東西： 「這是藍色的，它是，但它不是天花板」 翻譯： <Object X> <blue> <up> <!ceiling> </Object X> （答案：天？） 所以輸入是一組特徵（現有的\不存在於對象中），輸出是一個匹配的，最有可能的對象。 的域名將被限制在一個數量
    search tags dns artificial-intelligence neural-network 2010-04-10

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    AI人臉檢測技術

    任何人都可以使用人臉檢測的所有不同技術？技術像神經網絡，支持向量機，特徵臉等。 其他人在那裏？謝謝。
    artificial-intelligence neural-network face-detection 2010-04-15

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    神經網絡輸入和輸出爲有意義的值

    我在試圖確定如何將我的「有意義的輸入」轉換爲人工神經網絡的數據，以及如何將輸出轉換爲「有意義的輸出」。 我總是可以看到這樣做的方式是通過將所有內容都轉換爲二進制值類別。 例如，而不是輸出年齡，具有0-1 < 10，10 0-1 - 19等 與相同的輸入，其中，I可能使用，例如，頭髮顏色。是唯一的方法把它變成輸入有金髮0-1，布朗0-1等？ 我錯過了ANN的一些完整主題嗎？我閱讀的大部分書籍和類似文
    neural-network 2010-04-19

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    如何設計機器學習功能

    您是否有一些建議或閱讀如何設計機器學習任務的功能？ 即使是神經網絡，良好的輸入特徵也很重要。選擇的特徵將影響所需的隱藏神經元數量和所需的訓練實例數量。 以下是一個示例問題，但我一般對功能工程感興趣。 動機例如： 看着一個難題（例如，15-puzzle或Sokoban）時，這將是一個良好的輸入？是否有可能認識到哪兩個國家更接近目標？
    artificial-intelligence machine-learning neural-network classification pattern-recognition 2010-04-20

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    激活函數，初始化函數等，對神經網絡進行人臉檢測的效果

    有各種激活函數：sigmoid，tanh等。還有一些初始化函數：Nguyen和Widrow，隨機，歸一化，常量，零等那麼這些對專門用於人臉檢測的神經網絡的結果有多大影響？現在我正在使用Tanh激活函數，並將所有權重從-0.5改爲0.5。我不知道這是否是最好的方法，但每次訓練網絡需要4個小時，我寧願在這裏問問，而不是實驗！
    c# .net neural-network face-detection 2010-04-21

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    加固C＃學習

    我打算用鋼筋在我的項目學習，但我不太知道如何實現它.. 所以我期待與我可以在使用不同的RL算法庫我C＃項目.. 感謝 請注意： 我發現NeuronDotNet庫，神經網絡，我現在正在尋找RL庫.. 編輯：或點NET庫
    c# machine-learning neural-network reinforcement-learning 2010-04-27

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    加固神經網絡

    我工作的一個項目，RL & NN 我需要確定將被輸送到一個神經網絡的動作矢量結構的學習.. 我有3個不同的動作（A & B & Nothing）每個都有不同的功率（例如A100 A50 B100 B50） 我想知道爲了獲得最佳結果而將這些動作饋送到NN的最佳方式是什麼？ 1-進料A/B至輸入端1，而動作功率100/50 /沒什麼輸入2 2-飼料A100/A50 /沒什麼輸入1，而B100/B50
    machine-learning neural-network reinforcement-learning markov 2010-05-01

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    增強學習POMDP

    我試圖採用多層NN以實現部分可觀測馬爾可夫過程的概率函數.. 我想投入到NN是：目前的狀態，選擇的動作，導致狀態; 輸出是[0,1]中的概率（在當前狀態下執行所選動作將導致結果狀態的概率） 在訓練中，我將前面提到的輸入饋送到NN中，並且我教它對於已經發生的每種情況，輸出= 1.0。 問題： 對於幾乎所有的測試情況下，輸出概率接近0.95 ..沒有產量爲0.9下！即使對於幾乎不可能的結果，它也給出了
    machine-learning probability neural-network reinforcement-learning markov-models 2010-05-01

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    .NET神經網絡或AI對未來的預測

    我要尋找某種智能（我在想AI或神經網絡）庫，我可以養活歷史數據的列表，這將預測的輸出下一序列。 正如我想喂庫中的以下附圖1,2,3,4,5 並基於這樣的一個例子，但應預測下一序列是6,7,8,9， 10等 輸入將會更加複雜和包含更多的信息。 這將用於C＃應用程序。 如果您有任何建議或警告會很好。 感謝 編輯 我試圖用歷史銷售數據，我怎麼辦，預測什麼量特定的客戶端是最有可能會在今後一個時期花費。 我
    c# neural-network predict 2010-05-04
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