Structure de réseau inspirée de modèles simplifiés de neurones biologiques (cellules cérébrales). Les réseaux neuronaux sont formés pour "apprendre" par des techniques supervisées et non supervisées, et peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation, des problèmes d'approximation, classer des modèles et des combinaisons de ceux-ci.
Disons que j'ai un objet de modèle de réseau appelé m . Maintenant, je n'ai aucune information préalable sur le nombre de couches de ce réseau. Com ...
J'essaie d'utiliser fastai pour déterminer un taux d'apprentissage optimal pour mon réseau neuronal. Tout le reste fonctionne bien. Je n'obtiens tout simplement pas la précisi ...
Je suis donc novice dans l'apprentissage en profondeur et j'ai commencé avec un ensemble de données sur les chats et les chiens pour un modèle CNN utilisant Keras. Dans mo ...
Dans le problème que j'essaie de résoudre, mon domaine de sortie est centré sur zéro, entre -1 et 1. Lors de la recherche de fonctions d'activation, j'ai remarqué ...
