neural-network (399)

  1. artificial-intelligence 重み 違い - ニューラルネットワークにおけるバイアスの役割
  2. machine-learning support vector - サポートベクターマシンに比べて人工ニューラルネットワークの利点は何ですか?
  3. machine-learning epoch iteration - エポックと反復神経ネットワークの学習
  4. machine-learning coursera >[ - ビジュアル入力を使ってDiablo 2を演奏する人工ニューラルネットワークを訓練する方法は?
  5. artificial-intelligence 人工知能 論文 - ニューラルネットワークとは対照的に、いつ遺伝的アルゴリズムを使用すべきですか?
  6. neural-network binary crossentropy - TensorFlowのlogitsという単語の意味は何ですか?
  7. neural-network ai python - 人工ニューラルネットワークについて学ぶための良いリソースは何ですか?
  8. neural-network tensorflow cnn - tf.nn.conv2dはテンソルフローで何をしますか?
  9. python 重み 共有 - Tensorflowの歩数引数
  10. artificial-intelligence ai 推論 - ニューラルネットワークの列車、検証、テストセットの違いは何ですか?
  11. machine-learning lime アルゴリズム - 機械学習モデルの "損失"と "精度"の解釈方法
  12. machine-learning neural networks - マルチレイヤパーセプトロン(MLP)アーキテクチャ:隠れたレイヤの数と隠れたレイヤのサイズを選択する基準?
  13. math 誤差逆伝播法 欠点 - バックプロパゲーションニューラルネットワークで非線形活性化関数を使用する必要があるのはなぜですか?
  14. normalization resnet 残差 - 人工ニューラルネットワークの入力を正規化しなければならないのはなぜですか?
  15. math ソフト マックス - 標準正規化とは対照的にsoftmaxを使う理由は?
  16. python バッチ正規化 使い方 - どこでKerasのBatchNormalization関数を呼び出すのですか?
  17. machine-learning 機械学習 深層学習 - 人工ニューラルネットワークのニューロン数と層数の推定


  18. machine-learning deep neural - ニューラルネットワークの重みを乱数に初期化するのはなぜですか?
  19. neural-network nn_ops nn - sparse_softmax_cross_entropy_with_logitsとsoftmax_cross_entropy_with_logitsの違いは何ですか?
  20. python optimizer 実装 - TensorFlowで正規化を追加するには?