我正在处理的模型有一个神经元(由Hodgkin-Huxley方程建模)，并且神经元本身从其他神经元接收一堆突触输入，因为它在网络中。对输入建模的标准方法是使用由一串以指定速率到达的delta函数脉冲组成的尖峰序列，作为泊松过程。一些脉冲提供对神经元的兴奋react，一些提供抑制脉冲。所以突触电流应该是这样的:这里，Ne是兴奋性神经元的数量，Ni是抑制性的，h要么是0要么是1(1的概率是p)代表一个尖峰信号是否被成功传输，delta中的$t_k^l$函数是第k个神经元的第l^th个尖峰的放电时间(与$t_m^n$相同)。因此，我们尝试编码背后的基本思想是假设首先我有100个神经元向我的H
我尝试了以下方法:#!/usr/bin/envpythonimportkerasfromkeras.modelsimportmodel_from_yamlmodel_file_path='model-301.yaml'weights_file_path='model-301.hdf5'#Loadnetworkwithopen(model_file_path)asf:yaml_string=f.read()model=model_from_yaml(yaml_string)model.load_weights(weights_file_path)model.compile(optimiz
是否可以将向量传递给训练有素的神经网络，以便它仅从训练识别的类的子集中进行选择。例如，我有一个经过训练可以识别数字和字母的网络，但我知道我接下来运行它的图像不会包含小写字母(例如序列号的图像)。然后我传递给它一个向量，告诉它不要猜测任何小写字母。由于这些类是互斥的，因此网络以softmax函数结束。以下只是我想尝试但没有真正奏效的示例。importnumpyasnpdefsoftmax(arr):returnnp.exp(arr)/np.exp(arr).sum()#Standinsforpreviouslayer/NNoutputandvectorofallowedanswers.o
我正在尝试开发一个神经网络来预测时间序列。据我所知，我正在使用训练集训练我的神经网络并使用测试集对其进行验证。当我对我的结果感到满意时，我可以使用我的神经网络来预测新值，神经网络本身基本上就是我使用我的训练集调整的所有权重。这是正确的吗？如果是这样，我应该只训练我的网络一次，然后只使用我的网络(权重)来预测future值。您通常如何避免重新计算整个网络？我是否应该将所有权重保存在数据库或其他东西中，这样我就可以随时访问它而无需再次训练它？如果我的理解是正确的，我可以受益于在专用计算机(例如super计算机)上进行繁重的计算，然后只需在网络服务器、iPhone应用程序或类似的东西上使用我
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭6年前。Improvethisquestion我想制作一个在python中使用强化学习训练的神经网络。X->[ANN]->yEstimate->score!->(repeatuntilweightsareoptimised)我目前正在使用Scikit-learn，但似乎并没有所有的神经网络东西试图使yEstimate适合yTarget。是否有scikit-learn的secret，或者是否有其他我不知道的库可以完
我正在按照这里的教程进行操作:https://pythonprogramming.net/train-test-tensorflow-deep-learning-tutorial/我可以训练神经网络并打印出准确度。但是，我不知道如何使用神经网络进行预测。这是我的尝试。具体问题是这一行-我相信我的问题是我无法将我的输入字符串转换为模型期望的格式:features=get_features_for_input("Thiswasthebeststorei'veeverseen.")result=(sess.run(tf.argmax(prediction.eval(feed_dict={x:
我得到了这种格式的一些数据和以下详细信息:person1,day1,feature1,feature2,...,featureN,labelperson1,day2,feature1,feature2,...,featureN,label...person1,dayN,feature1,feature2,...,featureN,labelperson2,day1,feature1,feature2,...,featureN,labelperson2,day2,feature1,feature2,...,featureN,label...person2,dayN,feature1,fe
我正在尝试使用keras编写一个非常简单的RNN示例，但结果不如预期。我的X_train是一个长度为6000的重复列表，例如:1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,...我将其格式化为:(6000,1,1)我的y_train是一个长度为6000的重复列表，例如:1,0.8,0.6,0,0,0,1,0.8,0.6,0,...我将其格式化为:(6000,1)在我的理解中，循环神经网络应该学会正确预测0.8和0.6，因为它可以记住两个时间步之前X_train中的1。我的模型:model=Sequential()model.add(SimpleRNN(input_dim=1,output_d
我正在按照示例here用Python编写一个神经网络.似乎反向传播算法不起作用，因为神经网络在训练10,000次后未能产生正确的值(在误差范围内)。具体来说，我训练它计算以下示例中的正弦函数:importnumpyasnpclassNeuralnet:def__init__(self,neurons):self.weights=[]self.inputs=[]self.outputs=[]self.errors=[]self.rate=.1forlayerinrange(len(neurons)):self.inputs.append(np.empty(neurons[layer]))
我一直在python中使用Keras和Tensorflow练习构建和比较神经网络，但是当我想要绘制模型进行比较时，我收到了一个错误:TypeError:'History'objectisnotsubscriptable这是我的三个模型的代码:##############################Initiatemodel1################################Model1hasnohiddenlayersfromkeras.modelsimportSequentialmodel1=Sequential()#Getlayersfromkeras.layer
