现有矩阵x=[[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6]]，一个3*4的矩阵，如果将每一行的每一个数作为神经网络的输入，是不是需要将xreshpe(3,4,1)。如果需要将每一行的4个数整体作为输入，需要x.reshape成（3,1,4）？
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- 2020-05-23 22:49回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/90739233
- 2020-05-27 12:14回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/xiaohuihui1994/article/details/83536752
- 2019-04-10 22:04回答 1 已采纳 可以先reshape成40000,1152 也就是输入数据40000条，输入维度1152 然后用Dense层，可以用一个也可以用多个，最后输出到8 本质上你这个属于降维，也可以google下gi
- 2022-10-21 14:12阳阳2013哈哈的博客 个，维度这么大我想应该有很大数据是冗余的，可以先用PCA降低下维度1000维度（通道）有点夸张，还是说只是单维度下，有连续1000个输入作为一组样本。多分类：标签为多个值，网络需要输出一个维度与标签数量一致的z-...
- 2022-03-17 01:20回答 2 已采纳 反向传播部分计算公式是对的 吴恩达深度学习第二次作业_牛客博客 带有一个隐藏层的平面数据分类 解释一下，就是一个二维平面有两种不同的花色，我
- 2022-08-12 19:44回答 1 已采纳 听说过无免费午餐定理（no free lunch theorem）吗？没有一种模型能在所有数据集上永远取得最优的。对于不同的实际任务，必须要对数据集和任务进行特殊适配，才能达到最好效果。 建议你说一下
- 2022-12-07 11:13回答 1 已采纳 望采纳 下面是一个使用 TensorFlow 2 的简单神经网络来做4维y回归的示例代码： 首先，需要导入需要的库： import tensorflow as tf from tensorflow i
- 2022-08-29 13:01神经网络技术宅的博客 输出层特点：不论何种类型的人工神经网络，它们共同的特点是，大规模并行处理，分布式存储，弹性拓扑，高度冗余和非线性运算。n就该取2，s1就是隐含层节点数，选取的公式是Hornik提出的公式，可以算的s1取值范围，...
- 2023-02-19 11:33回答 2 已采纳 检查输入数据是否正确：确保您的输入数据已经被正确地预处理和标准化，使其能够适应网络的要求。还要确保您的输入数据与您的问题域相匹配。 检查网络结构：确认您的神经网络结构是否正确并满足您的问题要求。特别是
- 2023-04-03 17:51回答 3 已采纳 与之前模型的checkpoint路径重合，新建一个路径保存即可
- 2023-02-18 23:26回答 5 已采纳 你模型的训练代码呢？你不会每次训练之后没有反向传播更新下权重和梯度信息吧。看你打印的输出，基本上都是初始化之后的权重，不然按照你100个epoch存一下模型来看，不可能都是一样的权重
- 2021-11-22 10:07人工智能小a的博客 多层神经网络 单样本 神经网络第一层： Z[1]=W[1]∗X+b[1] Z^{[1]}=W^{[1]}*X+b^{[1]} Z[1]=W[1]∗X+b[1] 各矩阵维度： Z[1]:(n[1],1):(3,1)X:(n[0],1):(2,1)W[1]:(n[1],n[0]):(3,2)b[1]:(n[1],1):(3,1) Z^{[1]}: ...
- 2020-05-22 20:29回答 1 已采纳 tensorflow的话 a=tf.reshape(x,[1,10]) 或 [1-1] numpy 的话 a=numpy.reshape(x,[1,10]) 或 [1,-1
- 2022-10-19 11:36goodutils的博客 基本上，神经网络是由一层一层的不同的计算单位连接起来的。我们把计算单位称为神经元，这些网络可以把数据处理分类，就是我们要的输出。
- 2022-05-19 21:06增速可视化的博客 其实现阶段人工智能，狭义上指的是深度学习，而深度学习所包含的结构主要是神经网络。 所以今天就来做一个最通俗版的神经网络小白入门介绍，只用到初中或者高中的简单数学，小白也可以放心食用。本系列也会持续更新...
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