Я собираюсь обучить нейронную сеть (например, сеть с прямой связью), в которой на выходе будет просто действительное значение, представляющее вероятность (и, следовательно, в интервале [0, 1]). Какую функцию активации следует использовать для...

Активная функция в моей CNN имеет вид: abs(X)< tou f = 1.716tanh(0.667x) x >= tou f = 1.716[tanh(2tou/3)+tanh'(2tou/3)(x-tou)] x <= -tou f = 1.716[tanh(-2tou/3)+tanh'(-2tou/3)(x+tou)] tou является константой. Итак, в...

В плотном слое следует инициализировать веса в соответствии с некоторым эмпирическим правилом. Например, в RELU веса должны исходить из нормального распределения и масштабироваться как 2/n, где n — количество входных данных для слоя ( согласно Эндрю...

Я тренирую MNIST на 8 слоях (1568-784-512-256-128-64-32-10) полносвязной глубокой нейронной сети с вновь созданной функцией активации, как показано на рисунке ниже. Эта функция немного похожа на ReLU, однако, дает кривую помета на «изломе». Он...

Я пишу программу для распознавания рукописных букв. У меня есть изображения 500px * 500px, которые я импортирую как BufferedImages, и я принимаю значение getRBG() каждого пикселя в качестве входных данных для нейронной сети, поэтому есть 250 000...

Мне нужна функция активации, которая округляет мои тензоры. производная (градиенты) функции round() равна 0 (или None в тензорном потоке), что делает ее непригодной для использования в качестве функции активации. Я ищу функцию, которая...

Я чувствовал, что моя интуиция обратного распространения не совсем ясна, поэтому я написал класс нейронной сети для обучения/прогнозирования XOR. Он имеет 2 входа, 1 выход, переменное количество скрытых узлов и узлы смещения для скрытого и выходного...

Конечная цель: расчет средней точки объекта. У меня есть небольшой набор данных (около 120 изображений), в котором есть объект (одинаковый во всех случаях), а метки - это нормализованные координаты x, y средней точки объекта на изображении (всегда...

Я хочу реализовать попытку ускорить softmax, используя только верхние значения k в векторе. Для этого я попытался реализовать пользовательскую функцию для тензорного потока для использования в модели: def softmax_top_k(logits, k=10):...

Я новичок в Python, глубоком обучении и нейронных сетях. Я сделал кастомную функцию активации. Что я хочу знать, когда делаю настраиваемую функцию активации, которая является корнем из сигмоида, где я должен определить производную для моей...

Я пытаюсь понять, как сопоставить activation=sigmoid и activation=softmax с правильными model.compile( ) параметрами потерь. В частности, те, которые связаны с binary_crossentropy . Я изучил связанные темы и прочитал документы. Также я...

Я следил за учебником по классификатору изображений с использованием Python и Tensorflow. Сейчас я пытаюсь применить глубокое обучение к нестандартной ситуации. Я сделал программу моделирования продавцов / покупателей, в которой покупатели...