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比如一个网络,编码的部分使用pytorch,将图片变成多维向量,然后用tensorflow接收这个向量进行解码。这样有可行性吗

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例如,输入blob为A,大小为1×1×32×96,对A进行行间逐项递减,输出blob为B,大小为1×1×32×94的blob,B[1, 1, i, j] = A[1, 1, i, j+1] - A[1

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受限玻尔兹曼机的分类效果怎么样?(对于很多种分类的分类效果如何?)

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问题: 想使用cql语句操作neo4j,使用cql语句创建一个节点当节点存在时不用创建,这个cql语句应该怎么写。 还有就是能不能自己制定指定一个节点能够查询到这个节点外两层的节点,请大佬

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在用LMI求解时,在用到lmiterm时,如果有一项是X(K)E(K),其中X(k)和E(k)都是矩阵变量,这个该怎么用lmiterm表示

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![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201912/18/1576665760_280009.png) 报错如图,查了很多参考说是版本问题。以下是我的版本列

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OPENNN下我跑DEMO(150个数据,每个数据4个输入,6个隐层,1个输出)的时候训练占用内存10.2M,但是换成真实数据(54个输入,100个隐层,1个输出)的时候占用内存超过700M,BAD_

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动态故障树中的冷备件门与顺序相关门在一定程度上,具有相似性。那么为什么还要将这两种动态逻辑门区分开,他们之间有没有什么差异性。

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bp神经网络有哪些参数,有多少参数;每个参数代表什么意义;运用的时候,参数的多少会有什么影响,还是最好的拟合结果就好

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通过人工智能神经网络技术把一张2D的人脸图片转变成3D的效果, 然后再结合3D打印效果,打印出人脸面皮。来进行人脸支付。 PS:前几天看了一篇文章,文章的内容是现在已经出现一个神经网络模型能够快速

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已经将数据第一次训练入神经网络中 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/20/1574246512_565284.png) 然后我应

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INFO:tensorflow:Error reported to Coordinator: , Cast float to string is not supported [[N

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1.为什么输入SVM分类器用4096维的特征,不用pool5中的特征向量。毕竟难道不是卷积层得出图像的特征,后面全连接是用来分类吗? 2.bb regression中,输入是pool5的向量,也就是

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``` C:\Users\Administrator>cd/d G:\Documents\GitHub\pylearn2 G:\Documents\GitHub\pylearn2>

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本科小白,最近导师布置了任务:分别学习yolov3算法的用法以及北京理工大学改进的yolov3算法 用的surface pro(无独显),现在已经会yolov3,但是在网上下载的北理工改进的算法实在

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看到openai可以玩DOTA了,自己也想写一个AI玩网游,但是鼠标控制有问题,按键和鼠标左右键都可以输入神经网络,本来以为 这部分写完了,后来才发现,没有鼠标移动,一个鼠标函数输入进神经网络需要返

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如何生成一个幂指数为2.5,1000个节点的无标度网络,希望有大佬提供思路

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* 我构建了一个DQN网络下五子棋,在进行AI博弈的时候发现AI的自我博弈虽然能使AI获得奖励但是在几千轮循环后网络还是无法做到有效的攻防(有目的的连接棋子,或者打断另一方五子相连)。 * 所以我引

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zeromq 服务端开启了20个线程,客服端会发送6000个请求过来; 在处理1000个请求的时候,速度很快,一口气就跑完了, 在处理一千到三千的请求的时候,中间总是停一会,跑一会, 到了三千以后停

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使用bp神经网络进行分类,但是不知道如何画ROC曲线,和代价敏感曲线。有老师知道吗?望指点一下。

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各位大神,最近在看关于预测的文章,发现一些进行区间预测的文章使用 “有两个输出的极限学习机” 进行预测目标上下界的预测,但是都没有说明有两个输出的极限学习机怎么构造,麻烦请各位大神帮帮忙,帮忙讲解一下

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本来是想把文章输入后,第一层lstm取每个句子的最后作为输出,输入到第二层的LSTM,但是这样一想,每篇文章句子数不一样,是不是要按句子padding,然后每个句子字数也不一样,还要按单词做paddi

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![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201906/26/1561561318_185866.jpg) ![图片说明](https://img-ask.cs

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如题,本人在学习有关深度学习的知识时,由于样本量不够导致识别结果不佳。因此决定通过数据增强的方法扩大样本量,参考了很多数据增强方法以后,在成功完成了数据增强的处理之后发现生成的变换以后的图像不知道该怎

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网上的列子都是对图片的分类,但是有看到相关文献使用稀疏自编码器做课预测,所以想问问各位大大,如何做呢?

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``` tfidf_model = TfidfVectorizer(token_pattern=r"(?u)\b\w+\b").fit(data_str) ``` 文本利用jieba 处

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![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/30/1559203483_435406.png)

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在网上收不到关于bp神经网络的权值收敛曲线,类似lms算法的迭代收敛曲线这样。是什么样的?有没有代码参考一下。谢谢,刚入门还有很多不懂地地方.

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我已经用feedforwardnet训练好了bp神经网络,得到了权值阙值,我保存到到了TXT文本中,后面我打算load上这个数据,再构建基本的网络结构(各层神经元个数),将权值阙值赋给每层,我不想用c