neural-network

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    我在MATLAB中建立了一個Probablistic神經網絡分類實驗。我可以使用sim命令獲取未看到數據的類。有沒有什麼辦法可以得到分類器計算的類的概率?此外,是否有任何直接的方法來繪製Reciever Operating Characteristicstic曲線並計算我的分類器在ROC下的面積?

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    我正在尋找用CUDA實現的計算量大的任務,並想知道是否可能應用神經網絡或貝葉斯網絡。但這不是我的問題,而是兩種網絡類型之間的關係。他們似乎非常相關,尤其是如果你看看具有學習能力的貝葉斯網絡(維基百科上的文章提到)。乍一看,貝葉斯網絡看起來有點像特定類型的神經網絡。任何人都可以總結他們的關係,如果有任何聯繫超出了明顯的相似性?

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    由於在谷歌上找到的很多這些網站使用數學符號,我不知道它是什麼意思,我想要做一個像這樣的前饋神經網絡: n1 i1 n3 n2 o1 i2 n4 n3 現在有人可以向我解釋如何找到o1的價值嗎?當沒有任何輸入激活時,如何使神經元處於活動狀態?

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    我不是數學家。我喜歡一個好的數學難題,但我坦然承認我的弱點。也就是說,我一直對神經網絡有興趣,雖然我理解它們足以從頭開始實現它們,但是當我需要理解任何只能找到數學證明的概念時,我碰壁了。程序員的神經網絡指南在哪裏,用代碼而不是公式來解釋實際推理?

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    隨着我對計算機科學,人工智能和神經網絡的瞭解越來越多,我一直對計算機可以做和學習的很酷的東西感到驚訝。我一直對新舊項目感興趣,我對其他SO用戶遇到的有趣項目/應用程序感到好奇。

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    我一直在努力學習神經網絡一段時間,並且我可以在線瞭解一些基本教程,並且已經能夠通過部分的Neural Computing - An Introduction,但即使在那裏,我正在閱讀大量的數學,並在前幾章後變得完全凌駕於我的頭上。即使那時它是我能找到的最少的書「數學-y」。它不是我害怕數學或其他任何東西,它只是我沒有學到我需要的東西,而我不確定我需要什麼。我目前就讀於當地的大學,正在努力趕上我需要

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    我目前正在構建一個神經網絡庫。爲了簡單起見,我將它構造爲一個對象圖。我想知道是否有人能夠量化基於陣列的方法的性能優勢。我現在的工作非常適合構建接近任意複雜性的網絡。支持常規(反向支持)網絡以及經常性網絡。我正在考慮讓訓練有素的網絡「編譯」成一些「更簡單」的形式,例如數組。 我只是想看看有沒有人有任何實際的建議或經驗建立神經網絡,部署到生產。以數組爲基礎而不是基於對象圖的最終產品有什麼好處? P.S

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    我對人工神經網絡非常感興趣,但我正在尋找一個可以開始的地方。 什麼資源在那裏,什麼是一個好的啓動項目?

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    SharpNEAT是C#中的NeuroEvolution of Augmenting Topologies(NEAT)庫。 整件事聽起來很刺激,但我找不到任何一個該死的示例/教程! 任何幫助表示讚賞!