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Tensorflow收敛但预测不好
我前几天发布了一个类似的问题here，但我已经编辑了我发现的错误，并且预测错误的问题仍然存在 . 我有两个网络 - 一个有3个转换层，另一个有3个转换层，后面跟着3个deconv层 . 两者都采用200x200输入图像 . 输出具有相同的分辨率200x200，但它有两个分类（1的零 - 它是分段网络），因此网络预测维度为200x200x2（加上batch_size） . 我们来谈谈带有deconv... -
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PyBrain RNN预测失败
我使用递归神经网络进行时间序列预测，LSTM作为激活函数 . 输入是序列数据集，输出是输入序列之后的下一个数据 . 我有数百个输入，一个相同大小的隐藏层，以及输出层中的单个输出 . 无论我训练多少，结果总是远高于实际值（也有其他功能），分别用绿色和蓝色表示 . 解决办法是什么？ -
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如何使用keras扩充数据时修改标签
我正在回归nn . 我正在使用keras 1.2.1，并希望使用数据扩充来改进我的模型 .我已修改我的代码以使用生成器来实现此目的： datagen = ImageDataGenerator(horizontal_flip=True) datagen.fit(X_train, y_train, shuffle=True, validation_split=0.2, nb_epoch=EPOCHS,... -
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我应该使用迭代加深深度优先搜索（IDDFS）迭代有向图吗？
例如：我有20个人作为对象，每个人都知道0-n其他人 . 链接的方向很重要！ A人可能知道B，但B可能不知道A.这是有向图 . Edit: 为简化起见，我的节点对象（在本例中为Person对象）能够存储任意信息 . 我知道这不是最好的设计但是现在没关系 . 所以在最糟糕的情况下，每个人都与其他人联系，每个人都了解其他人 . 这不是真正的用例，但我想为此编写一个测试来学习和玩耍 . 在 生产环境 环... -
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统一成本搜索的时间复杂度
我正在读这本书 - 人工智能是一种现代方法 . 我看到这句话描述了统一成本搜索的时间复杂性 统一成本搜索以路径成本而非深度为指导，因此其复杂性不易用b和d表征 . 相反，让C成为最优解的成本，7并假设每个动作至少花费ε . 然后算法的最坏情况时间和空间复杂度为O（b ^（1 C /ε）），这可能远大于bd . 至于我的理解，C是最优解的成本，每个动作至少花费ε，因此C /ε将是到达目的地的步数... -
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Prolog：编写代码来操作图形，以便在目标节点深度为3时找到深度为2的解决方案
我正在尝试编写深度有限的代码，它将操纵图形here并找到深度为2的解决方案节点G.我也试图让代码返回解决方案路径的成本 . 到目前为止我已经得到了这个： solve( Node, Solution) :- depthfirst( [], Node, Solution). depthfirst( Path, Node, [Node | Path] ) :- goal( Node). ... -
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识别状态空间树中的重复状态
我一直在阅读这个问题以供参考：Graph Search vs Tree Search 其中一位评论者发表了这一评论，这正是我所面临的情况 . “通过树搜索可以多次访问'单一状态'，而不是节点，这是更正式的 . 因为搜索树中的每个节点都对应于状态空间图中的单个路径，并且最多访问一次通过树搜索 . “ 我的搜索算法生成的节点与搜索树中已有的节点相同 . 检测这个新生成的状态已经存在的最佳方法是什么，所... -
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重复搜索树上的节点？ （AI）
我正在做以下问题： 考虑3拼图问题，其中电路板是2X2矩阵 . 有三个瓷砖编号为1,2和3，并且有一个空白瓷砖 . 有四个操作员可以向上，向下，向左或向右移动空白 . 开始和目标状态如下图所示 . 在搜索树的帮助下，显示如何使用以下命令找到目标的路径： 一个 . 深度优先搜索（3分） 湾广度优先搜索（3分） C . A *搜索，启发式是移动次数和错位瓦片数量的总和 . （3分） 如果搜索方... -
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分支因素和开销
分支因子是给定节点生成的后继数 . 有效分支因子是由给定搜索问题的“典型”节点生成的后继者的数量 . 并且深度是节点的高度Y是从Y到叶子的最长向下简单路径上的边缘的数量 . 树的高度定义为其根节点的高度 . 请注意，简单路径是没有重复顶点的路径 . 树的高度等于树的最大深度 . 我想通过增加或减少分支因子和深度来了解对开销的影响是什么？ -
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星寻路
我已经实现了标准的A * Pathfinding算法，并且可以在2D网格上正常工作 . 我的问题是，有没有办法对线进行加权，使它们采取“最直线”的路径而不是目前所采用的潜在最短路径 . 因此，不是采用短路径和以Z字形图案移动的线，而是先尝试找到一个直角 . 任何资源或建议的链接将不胜感激！ -
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矩阵乘法不起作用 - Tensorflow
我很想使用tensorflow并且正在使用学校项目 . 在这里，我试图 Build 一个房屋标识符，我在excel表上做了一些数据，把它变成了一个csv文件，我正在测试是否可以读取数据 . 读取数据但是当我进行矩阵乘法时会产生多个错误并且说....“ValueError：Shape必须是等级2，但对于'MatMul'（op：'MatMul'），输入形状为[0] ，[1,1] . “非常感谢！ im... -
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如何解决2048游戏的复杂性？
Edit: 此问题与What is the optimal algorithm for the game 2048?不重复 那个问题问'what is the best way to win the game?' 这个问题问'how can we work out the complexity of the game?' 他们是完全不同的问题 . 我对进入“赢”状态需要采取哪些步骤感兴... -
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对分类器进行分类
我已经实现了一个分类器 每次迭代都会收到一个参数对象进行分类，一些对象共享一个可分类的颜色名称"property" . 分类参数可能会更改，因此它们也会进行参数化并在初始化时传递给此分类器 . 分类器基于可能的分类类型和要分类的对象实现分类逻辑 . 我对一些文章中使用的词汇非常困惑：Linear Classifier，Feature Values and Vec... -
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机器学习算法的实际用例
我刚刚开始学习机器学习，目前正在修读Andrew Ng的Coursera课程 . 我正在修读课程，但有点迷失 . 如果我能看到它们的一些用例，那么研究所有这些算法/理论会有很大的收获 . 例如，我读到的第一个主题是梯度下降，然后是线性回归和逻辑回归 . 这些是直接在实践中使用还是使用其他算法，如k-means和内核密度？我想我正在努力获得这些主题的真实世界（软件工程，数据挖掘）示例 . 有人可以建... -
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如何直接在Dialogflow上获取文本响应？
我正在尝试从dialogflow获取直接文本响应 . 我从github上的示例代码中得到答案，但这根本不是用户友好的 . 我怎样才能获得“仅限语音”的回复？ import os.path import sys try: import apiai except ImportError: sys.path.append( os.path.join(os.path.di... -
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对话框列表在第一次无法在Google智能助理上使用
我正在使用List响应对象在Google智能助理平台上显示选项以调用Webhook Fulfillment 在Dialogflow控制台上进行测试时，列表选项可以正常工作 . 但是，在移动设备上通过Google智能助理模拟器或Google智能助理应用进行测试时，列表选项在首次尝试时无效 . 它仅在第二次选择选项时有效 . Edited- Default welcome intent code En... -
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传递自定义LSTM时形状错误
我一直在尝试定制LSTM层以进一步改进 . 但是在我的自定义LSTM之后，在汇集层出现了一个似乎正常的错误 . 我的环境是： 赢10 keras 2.2.0 python 3.6 回溯（最近一次调用最后一次）：文件“E：/PycharmProjects/dialogResearch/dialog/classifier.py”，第60行，在model = build_model（w... -
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使用花卉数据集示例进行图像分类
我试过这个例子：https://cloud.google.com/ml-engine/docs/flowers-tutorial . 我将所有代码输入到Cloud Shell窗口中 . 但是，当我输入以下行时： python trainer / preprocess.py \ --input_dict“$ DICT_FILE”\ --input_path“gs：//cloud-ml-data/im... -
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DialogFlow（API.AI）使用插槽填充来获取查询，以响应多个参数的更新响应
为了给你一个简短的介绍，我正在研究一个Chatbot，它会根据几个问题的答案向用户提出一些建议 . 现在，代理询问用户的大多数问题都是“是/否”，并且变化很小 . 所以这是用户案例：代理向用户询问这两个问题： 你准时吃完了吗？ 你今天锻炼了吗？ 这两个问题的答案可以是YES / NO . 在这种情况下，如果询问用户用餐问题并且用户以否响应，则代理更新用餐问题以及锻炼问题的参数值 . 但... -
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支持向量机或人工神经网络进行文本处理？
对于某些文本处理项目，我们需要在支持向量机和快速人工神经网络之间做出决定 . 它包括上下文拼写纠正，然后将文本标记为某些短语及其同义词 . 哪种方法是正确的？或者两者都有替代......比FANN和SVM更合适吗？ -
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反向传播 - 神经元误差如何影响净参数（重量，偏差）
当我试图获得深入的学习流程时，我找不到一个细节 - >当我在每个神经元上出现错误时（在反向传播流程中），接下来应该对所有错误做些什么 . 模型的校准是关于调整权重和偏差 . 但是我得到的每一门课程都没有告诉计算出的误差如何影响权重 . 另一个问题是 - 如果我再次执行EACH训练示例的反向传播...，每个神经元错误如何影响我的网络的整体权重（这对于所有训练示例都是通用的） . 我将非常感谢你... -
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“边缘检测”与“图像轮廓”之间的区别
请查看以下代码 #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace... -
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可以在没有屏幕的情况下运行Pymunk仿真（如实际没有看到它）？
The question I have is, is it possible to run a Pymunk simulation without having the screen to visualize it pop up? 我正在研究一个涉及Pymunk和Pygame的研究项目 . 目标是开发一种代理，可以推断出涉及Pymunk空间内的对象和代理的物理模拟的某些属性 . 项目的一部分需要比... -
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是否有声誉系统旨在根据相对排名提供绝对分数？
（Meta：不确定这个问题是否适合StackOverflow，它有一个AI /统计倾斜 . 随意推荐哪个StackExchange站点更合适 . ） 许多声誉系统，如eBay，Slashdot，AirBnB和StackOverflow，都是基于用户的努力获得的积极和消极评价的基础 . 在这些情况下，用户基于好/坏信号投票给其他人，例如投票或投票 . 在大多数情况下，这是绝对评级：答案是有帮助的，或... -
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神经网络的输出每次都保持相同的值
我正在研究一个非常简单的前馈神经网络来练习我的编程技巧 . 有3个类： Neural :: Net;构建网络，提供输入值（目前没有反向传播） Neural :: Neuron;具有神经元的特征（指数，输出，重量等） Neural :: Connection;类似结构的类，随机化权重并保持输出，增量权重等 . 该程序非常基础：我使用2个隐藏层和随机权重构建网络，然后要求它提供相同的输... -
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如何更新神经网络反向传播中的偏差？
有人可以向我解释如何在整个反向传播中更新偏见吗？ 我读了不少书，但找不到偏见更新！ 我知道偏差是1的额外输入，附加了一个重量（对于每个神经元） . 必须有一个公式 . 谢谢， @msw 最有趣的 . 谢谢，我认为有两个好点：1 . “如果省略偏差项，多层感知器的”通用近似“属性与最常用的隐藏层激活函数不成立 . 但Hornik（1993）证明了没有偏差的通用逼近性质的充分条件是激活函数的衍生物在原... -
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对神经网络中反向传播算法的理解
我无法理解反向传播算法 . 我阅读了很多并搜索了很多，但我无法理解为什么我的神经网络不起作用 . 我想确认我正在以正确的方式做所有事情 . 这是我的神经网络，当它初始化时，当第一行输入[1,1]和输出[0]被设置时（你可以看到，我正在尝试做XOR神经网络）： 我有3层：输入，隐藏和输出 . 第一层（输入）和隐藏层包含2个神经元，其中每个神经元有2个突触 . 最后一层（输出）也包含一个神经元，也有... -
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第2部分弹性反向传播神经网络
这是this post的后续问题 . 对于给定的神经元，我的体重 . 在这个web page工作，它处理弹性传播 . 对于前馈神经网络，我们必须1）在通过神经网络向前移动时，触发神经元，2）从输出层神经元，计算总误差 . 然后3）向后移动，通过神经元中的每个重量传播该错误，然后4）再次前进，更新每个神经元中的权重 . 确切地说，这些是我不理解的事情 . A) 对于每个神经元，如何计算误差的偏导数（... -
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LSTM网络学习
我试图编写自己的LSTM（长期短期记忆）神经网络 . 我想验证基本功能是否正常 . 我已经实现了通过时间BPTT算法的反向传播来训练单个小区网络 . 单个细胞LSTM网络是否应该能够学习一个简单的序列，或者是否需要多个细胞？网络似乎无法学习简单的序列，例如1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 . 我按顺序将序列1和0逐个发送到网络中，并将其向前馈送 . 我记录序列的每个输出 . 在通... -
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神经网络的反向传播算法：XOR训练
c=0; wih = .1*ones(nh,ni+1); who = .1*ones(no,nh+1); while(c<3000) c=c+1; for i = 1:length(x(1,:)) for j = 1:nh netj(j) = wih(j,1:end-1)*double(x(:,i))+wih(j,end...