我有一个 simpleRNN/LSTM，我正在尝试使用 tensorflow 对顺序分类任务进行训练。有一系列数据（300 个时间步
我使用 torch.rot90 在 pytorch 中随机旋转 3D 图像，但这会以相同的方式旋转批次中的所有图像。我想找到一
在这里，我试图通过从头开始编码（仅在 numpy 中）来理解神经网络。我成功地进行了前向传递（使用点
我用 python 写了一个 MLP，我做了这个代码：
<pre><code>class NeuralNetwork(object):
def __init__(self):
我有一个具有向量输出的神经网络 <code>Network</code>。我想实现自己的损失函数，而不是使用典型的损失
对于我的项目，我使用 <a href="https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch.Tensor.permute" rel="nofollow noreferrer">perm
我有一个两层网络，节点之间的边数不同。节点的初始值和最终值是明确的。我想使用反向传播计算边
我是神经网络的新手，我的任务是用 Python 创建我自己的神经网络。到目前为止，我已经设法创建了具有
我有一个编码器-解码模型和一个迭代计算某些东西的函数：
<pre><code>f(a,b,c):
# a: [batchsize, n, channel]
在我修改后的 RNN 网络中，我尝试将序列映射到 n 维空间。第一阶段是提出一个部分映射的序列。让我们
我创建了以下神经网络：
<pre><code>def init_weights(m, n=1):
"""
initialize a matrix/vector of weights
我需要创建一个神经网络，在其中使用二进制门将某些张量清零，这些张量是禁用电路的输出。
为
<pre><code>def svm_loss_naive(W, X, y, reg):
"""
Structured SVM loss function, naive implementation (with loops).
Inputs
我正在实施我的第一个神经网络作为我的高中毕业论文。使用 MNIST 数据集进行训练时，我得到了很好的
我设计了一个神经网络，它具有两个具有不同激活函数的隐藏层。如何使用 sklearn.neural_network.MLPClassifier
我的网络没有接受过单独识别输入的训练，它要么输出平均结果，要么偏向于一个特定的输出。我做错
我使用反向传播算法实现了一个 MLP，它仅适用于一个条目，例如，如果输入是 1 和 1，则最后一层的答
<ol>
<li>我正在使用 Jupyter notebook 编写 Python 参考并遇到此类错误：</li>
</ol>
<pre><code>TypeError
我尝试将图形拆分为两个图形：第一部分和第二部分。
<pre><code>X = np.array(data.select_dtypes(['float64'
我正在为 keras 中的 LSTM 网络寻找随时间反向传播的源代码。有人可以帮我吗？
