neural-network 344

  1. 신경망에서 바이어스의 역할
  2. 지원 벡터 머신에 비해 인공 신경망의 장점은 무엇입니까?
  3. 신경 네트워크를 학습 할 때 Epoch 대 반복
  4. 시각적 입력을 사용하여 Diablo 2를 재생하기 위해 인공 신경망을 훈련시키는 방법은 무엇입니까?
  5. 유전 알고리즘을 사용할 때 vs. 신경 네트워크를 언제 사용 하는가?
  6. 인공 신경망에 대해 배울 수있는 좋은 자료는 무엇입니까?
  7. tf.nn.conv2d는 tensorflow에서 무엇을합니까?
  8. Tensorflow Strides Argument
  9. 신경 네트워크에서 기차, 검증 및 테스트 세트의 차이점은 무엇입니까?
  10. 기계 학습 모델의 "손실"과 "정확도"해석 방법
  11. MLP (multi-layer perceptron) 아키텍처 : 숨겨진 레이어의 수와 숨겨진 레이어의 크기를 선택하는 기준은 무엇입니까?
  12. 역 전파 신경 회로망에서 비선형 활성화 함수를 사용해야하는 이유는 무엇입니까?
  13. 인공 신경망의 입력을 정규화해야하는 이유는 무엇입니까?
  14. softmax를 표준 정규화와 비교하여 사용하는 이유는 무엇입니까?
  15. TensorFlow에서 logits라는 단어의 의미는 무엇입니까?
  16. Keras에서 BatchNormalization 함수는 어디에서 호출해야합니까?
  17. 인공 신경망의 뉴런 수와 층 수 추정
  18. 왜 신경망의 가중치를 난수로 초기화해야합니까?
  19. sparse_softmax_cross_entropy_with_logits와 softmax_cross_entropy_with_logits의 차이점은 무엇입니까?
  20. TensorFlow에서 정규화를 추가하는 방법은 무엇입니까?
  21. 오픈 소스 신경망 라이브러리
  22. 강화 학습을 통한 신경망 훈련
  23. Keras 입력 설명 : input_shape, units, batch_size, dim 등
  24. 0으로 수렴하지 않는 퍼셉트론 학습 알고리즘
  25. C #의 수학 최적화
  26. 입력의 수가 가변적 일 때 신경망은 어떻게 사용됩니까?
  27. 훈련 중 남한의 일반적인 원인
  28. TensorFlow 변수에 값을 할당하는 방법은 무엇입니까?
  29. OpenCL / AMD : 깊은 학습
  30. 어떻게 신경 네트워크 backpropagation에서 편견을 업데이 트하려면?
  31. Tensorflow 하나의 핫 인코더?
  32. Keras binary_crossentropy 대 categorical_crossentropy 성능?
  33. Keras의 많은 LSTM 예제
  34. Keras에게 손실 값에 따라 교육을 중단하는 방법
  35. TensorFlow - L2 손실로 정규화, 마지막가 아닌 모든 가중치에 적용하는 방법?
  36. 튜링의 완성도가 얼마나 유용한가요? 신경망이 완전하게 튜닝되고 있습니까?
  37. 길쌈 신경망과 반복 신경망의 차이점은 무엇입니까?
  38. tensorflow 모델에서 훈련 가능한 매개 변수의 총 수를 계산하는 방법은 무엇입니까?
  39. 케라에서 두 레이어를 연결하는 방법?
  40. 인공 지능 프로그래밍을위한 언어 선택 방법
  41. 옥타브 : 로지스틱 회귀 분석 : fmincg와 fminunc의 차이
  42. 신경 네트워크 역 전파 이해
  43. theano의 길쌈 신경 네트워크에 대한 감독되지 않은 사전 훈련
  44. 훈련 된 Keras 모델로드 및 교육 계속
  45. TensorFlow에서 배치 정규화 및 드롭 아웃의 주문?


  46. 신경망을 사용하여 가상 생물을 배우는 법?
  47. 이벤트의 순서를 예측하기위한 기계 학습 알고리즘?
  48. 신경 회로망 교육의 획기적인 의미
  49. 어떻게 인공 신경망의 출력을 확률로 변환합니까?
  50. 신경 네트워크를 훈련시키기 위해 훈련 된 이미지 변경하기