为什么我的bp神经网络的预测输出结果几乎是一样的呢 
2024-05-24 15:27:46
提问者: 未知
最大的可能性是没有归一化。具体原因见下： 下面这个是经典的sigmoid函数的曲线图： 如果不进行归一百化，则过大的输入x将会度导致sigmoid函数进入平坦区，全部趋近于1，即最后隐层的输出全部趋同。输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全内是几乎相同的了。使用matlab进行归一化...寒武纪神经网络处理器效能如何 ？
2024-05-24 16:11:04
提问者: 未知
为了优化数据存取的信息，在scratchpad memory和矩阵/向量计算部件之间通过dma[15]来加速数据传输的效率。在结构图里，....olivier temam.the rebirth of neural networks....首华财经网络
2024-05-24 20:28:59
提问者: 未知
董事局**：王文明先生 王先生为首华证券咨询(深圳)有限公司(「深圳首华」)之董事长兼首席执行官，该公司为**其中一家主要股票信息服务公司。在此之前，王先生曾成立(i)深圳市广信投资有限公司(一家投资公司)；(ii)深圳富盟网络技术有限公司(一家信息科技网络公司)；及(iii)深圳画天影视传播有限...机器学习、深度学习、神经网络、深度神经网络之间有何区别？
2024-05-24 17:39:56
提问者: 未知
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。...曾经人工神经网络被社会各界不看好，很难获得投资，...rbf神经网络和bp神经网络有什么区别
2024-05-24 08:06:00
提问者: 未知
1.rbf 的泛化能力在多个方面都优于bp 网络, 但是在解决具有相同精度要求的问题时, bp网络的结构要比rbf 网络简单。2. rbf 网络的逼近精度要明显高于bp 网络,它几乎能实现完全逼近, 而且设计起来极其方便, 网络可以自动增加神经元直到满足精度要求为止。但是在训练样本增多时, rbf 网络的隐层神经元数远远高于前者, 使得rbf 网络的复杂度大增加, 结构过于庞大, 从而运...rbf神经网络原理
2024-05-24 19:37:33
提问者: 未知
rbf神经网络原理是用rbf作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当rbf的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，即网络的输出是隐单元输出的线性加权和，此处的权即为网络可调参数。其中，...lstm神经网络输入输出究竟是怎样的？
2024-05-24 09:17:28
提问者: 未知
接触lstm模型不久，简单看了一些相关的论文，还没有动手实现过。然而至今仍然想不通lstm神经网络究竟是怎…机器学习 神经网络 在信息安全领域有哪些应用？
2024-05-24 04:56:56
提问者: 未知
免费获取报告（附360家网络信息安全行业关联企业介绍）链接：网络信息安全行业研究报告（附360家关联企业…为什么卷积神经网络最后预测输出结果都是0
2024-05-24 04:06:33
提问者: 未知
0代表0个map，0个特征，这应该是卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数设置过程中的问题。如何设计神经网络
2024-05-24 04:06:13
提问者: 未知
11. 算法的类型设计一个硬件**，首先我们要考虑算法是通用的还是专用的。一般来说，深度神经网络应用主要使用的是专用算法，但也不排除需要一些比较通用的算法作为辅助。在这种情况下，可能我们需要不同的类型的硬件来进行支持。比如我们之前在介绍dsp ip的文章中提到过，目前支持神经网络的dsp ip往往用一个比较通用的处理器实现传统的computer v**ion算法和控制功能，而用一个专门的convo...特别声明：本网为公益网站，人人都可发布，所有内容为会员自行上传发布"，本站不承担任何法律责任，如内容有该作者著作权或违规内容，请联系我们清空删除。