neural-network

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    これはヴォルフラム科学会議から野心的な質問です:再帰関数のネットワークアナログなどがそのようなことですか?多分反復的な "map-reduce"パターンのようなものでしょうか?反復に対話を追加すると、複雑になります。多数の対話するエンティティを連続して反復すると、非常に複雑な結果が生成される可能性があります。複雑なシステムを定義する無数の相互作用の結果を見る方法を持つことはいいことです。ネストされ

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    私は、RSNSS(シュツットガルトニューラルネットワークシミュレータ)でモデルをトレーニングするためにキャレットを使いたいと思います。残念ながら、RSNSSはまだ電車内に実装されていないようです。新しいメソッドを追加するための列車機能のドキュメントがないようで、他の誰かがこれを試してみたのだろうかと思っていました。 rsnssオブジェクトは「電車」と「予測」メソッドの両方がすでに定義されているので

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    SOM Toolboxを使用して、車のデータベースから収集したデータを分析しています。 私の問題は、統一距離マトリックスを視覚化するときです。 som_umatのドキュメントを引用する: SOMの統合距離行列を計算して返します。 たとえば、5x1サイズのマップの場合: m(1)m(2)m(3)m(4)m(5) ここで、m(i)は1つのマップ単位を表します。 u行列は9x1ベクトルです。 u(1)u

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    画像を入力として取り込んでテキストを出力するプログラムを作ってみたい。今私は、ニューラルネットワークを使って、そのキャラクターに単一のキャラクターのイメージを変えることができることを知っています。難しいのは、テキストが入った画像を与えられた場合、個々のキャラクターの周りにどのようにすべての矩形を描くのでしょうか? どのような方法がこれに使用されていますか、それを行う方法を論じている研究論文を知って

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    私はフィードフォワードバックプロパゲーティングオートエンコーダー(グラジエントディシジョン付きのトレーニング)を実装しようとしており、グラデーションを正しく計算していることを確認したいと考えました。このtutorialは、一度に1つずつ各パラメータの導関数を計算することを提案しています:grad_i(theta) = (J(theta_i+epsilon) - J(theta_i-epsilon)

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    私のアプリケーションでNeuronDotNetを使いたいです。私はこのコードでこのクラスを使用しようとすると using NeuronDotNet.Core; public class CostomNeuralNetwork { public static double[] SampleInput = new double[] {4, 2, 8, 6, 15, 49,

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    私が取り組んでいるプロジェクトでは、私は意思決定の問題があり、私の試みは満足のいく結果を与えていませんでした:ドメインの特定知識の使用、統計の生成と統計モデルの作成など 私はニューラルネットワークに関する基礎知識を持っていますが、そのアプローチが良い結果をもたらすかどうか試してみたいと思います。私はたくさんのデータを持っているので、基本的に単純なNNを設定し、それを訓練し、私が得るものを見ることが

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    10個のパラメータを持つモデルのキャリブレーションを行う必要があります。 GAを使用してキャリブレーションを行いましたが、GAの収束を回避するために、ANNを使用してグローバルな最適値を求めています。 GAの間に得られた同じ値のパラメータをANNに使用できますか?そしてそれを行う方法ANN?私のモデルは、Output = F(Input、Parameters)のようなものです。ありがとうございまし

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    私はFANNライブラリ(人工ニューラルネットワーク)をQtと統合しようとしましたが、エラーが発生しました! 私のFANNライブラリのバージョンは(fann-2.1.0)です。 * .dllファイルと* .libファイルは含まれていません。それはヘッダー&ソースファイルを含んでいます。だから、私は私のプロジェクトフォルダにすべてのファイルを置く必要があるかもしれないと思ったが、私はまだエラーが発生す

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    train関数を使用して、ニューラルネットワークを訓練しようとしています。これは、SSH接続を使ってインターネット経由で遠隔操作したいということです。 しかし、私は、次のエラーが発生します: ??? Error using ==> nntraintool at 28 NNTRAINTOOL requires Java which is not available Error in ==> tr