我已经实现了一个具有3层输入到隐藏层的神经网络,其中30个神经元(Relu激活)到Softmax输出层。我正在使用交叉熵代价函数。没有使用外部库。这是在NMIST数据集上工作的,因此784个输入神经元和10个输出神经元。作为我的隐藏层激活,双曲正切的准确率约为96%。当我尝试切换到relu激活时,我的激活增长非常快,这导致我的权重也变得无界,直到它爆炸! 这是使用relu激活时的常见问题吗? 我尝
感谢您查看我的问题。我正在尝试根据一些预训练模型进行图像分类,图像应该分类到40个类。我想使用VGG和Xcept预训练模型将每张图像转换为两个1000维向量,并将它们堆叠到一个1*2000维向量作为我网络的输入,网络有40维输出。网络有2个隐藏层,一个有1024个神经元,另一个有512个神经元。 结构:图像- 然而,使用这种结构,我只能达到大约30%的精度。因此,我的问题是,如何优化网络结构以实现
我想用一种语言训练卷积神经网络,但在另一种语言中使用它(出于各种技术/性能相关的原因)。有没有一种程序化的方法可以通过保存权重来做到这一点? 例如,我可以用Python训练一个多层感知器,然后将所有权重保存在CSV文件中,然后用Java制作一个新的MLP,并使用该文件设置权重。然而,我不确定如何用卷积神经网络做类似的事情,因为我不知道如何处理卷积层。我认为我的主要问题是理解如何导出/保存网络的卷积
我的第一个Android应用程序。而且,我正在努力解决这个问题- 然后我放了一个十美分硬币。xml 唷!但这还不够。我想有不同的文本大小(和其他尺寸,我不在这里谈论图像)的手机 下面是我正在做的一个例子: 然后在迪蒙斯。xml,应该是:17 这个值,即这里的17,将在每个设备中不同,即它在每个值文件夹下的每个dimens.xml中被赋予不同的值。我希望是清楚的。
主要内容:线上系统是如何运行的?,CPU 是如何并发运行多个线程的?,线程太多会导致什么样的后果?,经常听说的 CPU 使用率和负载到底是什么?,如何通过 top 命令来查看 CPU 使用率和负载?今天给大家分享一个知识点,就是平时我们线上服务器部署的 Java 系统如果发现要是性能不太好,此时应该如何登录到线上服务器,接着用 top 命令去分析线上系统的性能呢?下面我们就来一步一步给大家讲解一下 top 命令的使用技巧。 线上系统是如何运行的? 首先,在讲解 top 命令的使用技巧之前,我们先
本文向大家介绍JS组件系列之Bootstrap table表格组件神器【二、父子表和行列调序】,包括了JS组件系列之Bootstrap table表格组件神器【二、父子表和行列调序】的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Bootstrap Table是轻量级的和功能丰富的以表格的形式显示的数据,支持单选,复选框,排序,分页,显示/隐藏列,固定标题滚动表,响应式设计,Ajax加载JSON数据,点
我想问在棋盘游戏中使用标准的具有TD学习方法的反向传播神经网络是否有意义? 我的方法看起来像: > < li >玩一局。Net同时扮演着贪婪策略和随机移动的角色。 < li> 对于每个存储的游戏位置(从终端1开始并移动到开始位置),计算估计位置值和期望位置值,例如 利用标准反向传播算法,从整个游戏结束训练中为网络创建训练模式,每个模式具有1个时期的小学习率。 在我的井字游戏中,我尝试了以上的一些组
本文向大家介绍易语言用夜神模拟器实现抖音自动点赞和评论的代码,包括了易语言用夜神模拟器实现抖音自动点赞和评论的代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 用夜神模拟器实现抖音自动点赞和评论的代码 实现此功能需要加载精易模块5.6和大漠中文类模块 分辨率设置800x600,窗口大小设置固定。 运行结果: 总结 以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,
众所周知,nVidia DetectNet-用于目标检测的CNN(卷积神经网络)基于Yolo/DenseBox的方法:https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/deep-learning-object-detection-digits/ DetectNet是流行的GoogLeNet网络的扩展。这些扩展类似于Yolo和DenseBox论文中采用的方法。 如
New in Django 1.8. 下面记述的类为用户提供了一些方法,来在Django中使用底层数据库提供的函数用于注解、聚合或者过滤器等操作。函数也是表达式,所以可以像聚合函数一样混合使用它们。 我们会在每个函数的实例中使用下面的模型: class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=50) age
中国股票指数数据 实时行情数据 接口: stock_zh_index_spot 目标地址: http://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/ 描述: 中国股票指数数据-所有指数 限量: 单次返回所有指数的实时行情数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 - - - - 输出参数-实时行情数据 名称 类型 默认显示 描述 代码 str Y - 名称 str Y - 最
我正试图计算逆FFT,因为我只想要选择频率。下面是我如何进行FFT: 正如上面所看到的,我正在从每个点做一个复数。 然后,我计算一个频率的功率电平:
数组数据基类,支持使用 a.b.c 方式操作数据 $data = [ 'a' => [ 'b' => [ 'c' => [ 'name' => 'imi', ] ] ] ]; $data = new \Imi\Util\ArrayData($data); //
问题内容: 我正在寻找一种方法来标识(即编码 和 解码)带有一个令牌的一组Java字符串。标识不应涉及数据库持久性。到目前为止,我已经研究了Base64编码和DES加密,但是就以下要求而言,两者都不是最佳选择: 令牌应尽可能短 令牌应该对大小写不敏感 令牌应在URLEncoder / Decoder往返过程中幸免(即将在URL中使用) 是Base32是我最好的镜头,还是有更好的选择?请注意,我主要
问题内容: 有没有办法让Redis仅为特定密钥选择LRU(最近最少使用)驱逐策略?我希望一组键能够持久存储,并且如果没有足够的内存,则永远不要将其逐出。另一方面,如果内存不足,我希望自由移出另一组键。 问题答案: Redis的驱逐政策可能对您的情况有利。您可以将maxmemory-policy设置为volatile-lru,这会使Redis进行以下操作: 使用LRU算法删除具有过期集的密钥 这意味