저는 기계 학습에 새로운 사람이고 질문이 있습니다. 나는 following this tutorial입니다. LSTM과 RNN에 대해 읽었습니다. , 내가받지 못하고있는 무슨 지금 Iter= 20000, Average Loss= 0.531466, Average Accuracy= 84.60%
['the', 'sly', 'and'] - [treacherous]
아직 기계 학습 분야를 탐구하고 있으며 기능 선택과 차원 감소의 차이점을 알고 있지만 피쳐 선택 또는 치수 감소 (또는 둘 다를 함께 수행)의 개념을 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 약 40 개의 피쳐가있는 데이터 세트가 있다고 가정하고 치수 만 축소 또는 홀드 만 수행하는 것이 좋습니까? 또는 두 가지 방법의 하이브리드가 있어야합니다 (예 : 기능
나의 목표는 정류 된 선형 유닛 nn.relu()과 1024 개의 숨겨진 노드를 가진 1 숨김 레이어 신경망을 구현하는 것이다. # These are all the modules we'll be using later. Make sure you can import them
# before proceeding further.
from __future__ i
그래서 저는 덱에서 자습서에 대한 영감을 얻은 채팅 봇을 만들고 있지만 알아낼 수없는 오류가 발생했습니다. <i>
import sqlite3
import json
from datetime import datetime
timeframe = '2007-02'
sql_transaction = []
현재 신경 네트워크 모듈을 작성 중이며 모든 출력이 하나의 출력으로 어떻게 작동하는지 이미 알고 있습니다. 그러나 여러 개의 출력이있을 때 손실 함수를 계산하기 위해 각 출력의 오차를 합산하라는 말을 들었습니다. 손실 함수를 계산하는 것은 의미가 없습니다. 왜냐하면 이제는 시냅스/가중치가 오류. 예를 들어 우리는 모양 2 1 2 (입력, 숨김, 출력)을 가
면책 조항 :이 문제는 과거의 AI 최종 시험에서 나왔습니다. 그리고 나는 그것을 매우 흥미로웠다. 그러나 나는 그것을 이해할 수 없었다. 설명이 있습니다. 미로를 감안할 때 인접한 흰색 셀 사이를 자유롭게 이동할 수 있지만 검은 색 셀은 차단됩니다. 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽으로 움직일 수 있습니다. 그 방향으로 막히지 않으면 성공적으로 움직입니다. 당신