«neural-networks» etiketlenmiş sorular

5
Makine Öğrenimi Golf: Çarpma
Bu topluma farklı bir tür golf mücadelesi önermek istiyorum: (Yapay) Yapay Sinir Ağları , verilen (genellikle bilinmeyen) herhangi bir işlevi yerine getirmek üzere tasarlanıp eğitilebilecek çok popüler bir makine öğrenme modelidir. Sıklıkla konuşma tanıma, bazı görüntü sınıflandırmaları, özerk sürüş sistemlerinde çeşitli görevler gibi algoritmik olarak nasıl çözeceğimizi bilmediğimiz oldukça karmaşık …

2
Bir sinir ağı primerleri tanıyabilir mi?
Arka fon İlkelliği tanımak (yapay) sinir ağları için uygun değil gibi görünüyor. Bununla birlikte, evrensel yaklaşım teoremi , sinir ağlarının herhangi bir sürekli işlevi yaklaştırabildiğini belirtir, bu nedenle özellikle arzu edilen herhangi bir sonlu destekli işlevi temsil etmek mümkün olmalıdır. Öyleyse ilk milyon sayıdaki tüm asalları tanımaya çalışalım. Daha doğrusu, …

1
Sinir ağı ile sıralama
Önceki sinirsel net golf zorlukları ( şu ve bu ) yeni bir meydan okumaya ilham verdi: Meydan okuma da tamsayı girişleri olan herhangi bir 4 boyutlu giriş vektörü verildiğinde, ağın kesinlikle daha küçük bir koordinat açısından hata .( a , b , c , d)(bir,b,c,d)(a,b,c,d)[ - 10 , 10 ][-10,10][-10,10]sıralama …

2
Sinir ağına sahip bir polinomun en büyük kökünü bulun
Meydan okuma da tamsayı girişleri olan herhangi bir 3 boyutlu giriş vektörü verildiğinde, ağın küçük hata ile polinom .(a,b,c)(a,b,c)(a,b,c)[−10,10][−10,10][-10,10]x3+ax2+bx+cx3+ax2+bx+cx^3+ax^2+bx+c0.10.10.1 kabul edilebilirlik Önceki nöral ağ golf zorluğumdaki kabul edilebilirlik kavramı biraz kısıtlayıcı görünüyordu, bu nedenle bu zorluk için ileri beslemeli sinir ağının daha liberal bir tanımını kullanıyoruz: Bir nöron bir fonksiyonudur …
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.