Questions marquées «neural-network»

Les réseaux de neurones artificiels (ANN) sont composés de «neurones» - des constructions de programmation qui imitent les propriétés des neurones biologiques. Un ensemble de connexions pondérées entre les neurones permet à l'information de se propager à travers le réseau pour résoudre des problèmes d'intelligence artificielle sans que le concepteur de réseau ait eu un modèle de système réel.

Réseau de neurones à propagation inverse multicouche pour la classification

Quelqu'un peut-il m'expliquer comment classer des données comme MNIST avec le réseau MLBP-Neural si je fais plusieurs sorties (par exemple 8), je veux dire que si je n'utilise qu'une seule sortie, je peux facilement classer les données, mais si j'utilise plus de un, quelle sortie dois-je choisir?

8 neural-network

Faut-il utiliser sklearn ou tensorflow pour les réseaux de neurones?

Je viens de commencer à apprendre les réseaux neuronaux pour l'apprentissage en profondeur à partir de CS231. J'essaie d'implémenter Neural Network en Python. J'envisage d'utiliser Tensorflow ou scikit-learn. Quels sont les avantages et les inconvénients de ces bibliothèques pour cette application?

7 neural-network deep-learning tensorflow

Comment fonctionne un réseau encodeur-décodeur?

Disons que j'ai formé un réseau encodeur-décodeur sur un ensemble de données cat en utilisant l' erreur de reconstruction comme fonction de perte. Le réseau est parfaitement formé et le décodeur est capable de reconstruire de bonnes images de chat . Et maintenant, si j'utilise le même réseau et que …

7 neural-network deep-learning autoencoder

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