《冰川网络》专题

我正在开发一种卷积神经网络用于图像分类或更好的车牌分类。这些车牌最多包含8个字符，每个字符可以包含37个字符（A-Z、0-9和空格）。我现在想知道如何设计网络中的最后两层。我认为，最后一个必须是具有37个概率的softmax层。这应该完全连接到一个（？）神经元在前一层？我想，在前一层我们需要8个神经元，因为之前的车牌上有8个字符，但我不确定。在此层之前，我添加了一些卷积层和maxPooling层。

我一直在看一些关于深度学习/卷积神经网络的视频，比如这里和这里，我试图用C语言实现我自己的。在我第一次尝试时，我试图保持输入数据相当简单，所以我的想法是区分十字和圆，我有一个大约25个的小数据集（64*64个图像），它们如下所示： 网络本身有五层： 我的问题是我的网络没有收敛到任何东西上。权重似乎都没有改变。如果我运行它，预测基本保持不变，除了偶尔出现的异常值，它会在下一次迭代返回之前跳起来。 卷

希望在应用程序中集成amazon pay（基于美国）。已经有了贝宝和刷卡选项。当提到亚马逊支付沙箱时，它说要先在亚马逊支付注册。注册过程将通过其他步骤进入亚马逊卖家中心帐户，在这些步骤中会询问与业务相关的问题。 从开发的角度来看，我们如何将amazon pay集成到我们的应用程序中？是否有可用的示例api/代码及其程序？欢迎任何指导。

我对任何逻辑都是新手，我有一个问题我无法解决... 我把“布局类型”和“网络类型”设为“随机”，并勾选了“启动时申请”的复选框……一开始，我就有了一个不错的社交网络 然而代理的诞生和死亡...问题是，当我添加代理时，新创建的代理没有连接！所以我，当所有最初的特工都死了，我发现我自己有特工，但没有网络！ 我该怎么办？添加新代理时，我希望它与其他代理连接：s 谢谢！！！

然而，我不明白如何扩展这个模型来处理多个通道。每个特征图是否需要三个独立的权重集，并在每种颜色之间共享？ 参考本教程的“共享权重”部分：http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html特征图中的每个神经元都引用层m-1，颜色是从单独的神经元引用的。我不明白他们在这里表达的关系。神经元是核还是像素？为什么它们引用图像的不同部分？ 根据我的例子，一个神经元内核似乎

我正在试图理解卷积神经网络中的维度是如何表现的。在下图中，输入为带1个通道的28乘28矩阵。然后是32个5乘5的过滤器（高度和宽度步幅为2）。所以我理解结果是14乘14乘32。但是在下一个卷积层中，我们有64个5×5的滤波器（同样是步幅2）。那么为什么结果是7乘7乘64而不是7乘7乘32*64呢？我们不是将64个滤波器中的每一个应用于32个通道中的每一个吗？

当我使用(RN版本0.29.1)创建一个全新的项目，并将render方法中的一个fetch放到公共facebook演示电影API中时，它会抛出一个。有一个非常无用的堆栈跟踪和我不能调试网络请求在chrome控制台。以下是我正在发送的fetch：

我阅读了有关通过网络发送序列化对象的好处的文章。性能和尺寸成本。 有些解释了DataContract和使用JSON或XML序列化。 但是我找不到关于如果我不使用这些属性会发生什么的文章，并且我返回一个对象，假设我的对象的属性和状态是基本类型。显然，当我具体使用DataContractJsonSerializer之类的序列化程序及其WriteObject方法时，它会抛出一个异常。 例如，如果我在We

我的问题是MySQL命令行客户端和其他服务没有启动。即使在开发人员默认安装之后也不会。 查看不同的错误消息，这似乎是跳过“类型”和“网络”窗口的原因。在安装过程中，应该有设置类型和网络的选项。但是，在安装过程中没有显示该窗口和以下窗口。 我的问题是我在安装时做错了什么，如何解决问题。重新安装实际上没有帮助。也没有重新启动。 安装是在全新的Windows 10笔记本电脑上执行的 下面是一些情况和错误

Firestore则不同，它需要冗余数据来有效地访问数据，但假设我跟踪了1000个人，如果我需要通过查询我跟踪的每15个用户的数据并使用方法来获得所有这些用户的帖子，那么查询之间可能会有未读的帖子，因为我们使用获得帖子，如何在Firestore中为社交媒体应用程序构造数据

所以，我是C#和Net Core的新手，有人把代码传给了我一个评估命令。但是，它不是在Net Core中制作的，所以，AppDomain在Net Core中不存在，我该怎么办？

我通过GitHub将我的电报机器人部署到Heroku（我使用Webhook），机器人正在运行，但由于某种原因，它没有通过Webhook接收消息。 代码如下: 文件：

处理这些网络管理员：用户名：admin ✖创业网络定义。这可能需要一分钟...错误：尝试启动业务网络时出错。错误：没有来自任何对等点的有效响应。尝试对等通信的响应是错误：错误：未能执行事务AE276DA81F756AC76EDCCF85A79F1C11A554F1285C2A8C4CC2899DB433220500:启动容器错误：启动容器错误：未能生成特定于平台的docker构建：从构建返回的错误

我写的神经网络可以玩井字游戏。网络有9个输入神经元，它们描述板的状态（1-代表网络移动，1.5-代表对手移动，0-代表空单元）和9个输出神经元（具有最高值的输出神经元表示给定状态下的最佳动作）。网络没有隐藏层。激活函数-乙状结肠。学习方法--Q学习+反向传播。 网络是经过训练的，但很差（继续踩在被占用的单元格上）。所以我决定添加一个隐藏层。我想问： 在隐藏层中使用多少个神经元，在隐藏层和输出层中使

我正在建立一个分类神经网络，以便对两个不同的类进行分类。 所以这是一个二元分类问题，我正尝试用一个前馈神经网络来解决这个任务。 但是网络是不能学习的，事实上，在训练过程中，网络的精度是不变的。 具体而言，数据集由以下人员组成： 65673行22列。 其中一列是具有值(0，1)的目标类，而其他21列是预测器。数据集是这样平衡的： null 可以看到也有NaN值，但我不能删除它，因为在其他列中有值0是