gradient-descent

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Aktive Konturen (Schlangen) Gradient Decent

Ich forsche an der aktiven Kontur (Schlange) mit gradient decent, die von Kass implementiert wurde. Die zwei Teile der Dokumentation, die ich gelesen habe, finden Sie hier: Original paper und A more d

image-processing contour gradient-descent 2016-04-22

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Maximum-Likelihood-Schätzung einer Protokollfunktion mit mehreren Parametern

Ich versuche, die Parameter für die Funktion unten zu finden: $$ \ log L (\ alpha, \ beta, v) = v/\ beta (e^{- \ beta T} -1) + \ alpha/\ beta \ Summe_ {i = 1}^{n} (e^{- \ beta (T-t_i)} -1) + \ Summe_

optimization mathematical-optimization gradient-descent fminsearch 2016-04-29

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Steigungen von logischen Operatoren in Tensorflow

Ich versuche, einen sehr einfachen binären Klassifikator in Tensorflow auf generierten Daten zu erstellen. Ich erzeuge Zufallsdaten aus zwei separaten Normalverteilungen. Dann werde ich die resultiere

python classification tensorflow logical-operators gradient-descent 2016-05-02

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Warum ist mein Farbverlauf falsch (Coursera, Logistische Regression, Julia)?

Ich versuche Logistic Regression von Coursera in Julia zu tun, aber es funktioniert nicht. Der Julia-Code die Steigung zu berechnen: sigmoid(z) = 1/(1 + e^-z) hypotesis(theta, x) = sigmoid(scalar(th

gradient julia-lang logistic-regression gradient-descent 2016-05-06

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Gradientenabstieg: sollte der Delta-Wert ein Skalar oder ein Vektor sein?

Wenn für ein neuronales Netz nach dem Ausführen Backpropagation die Deltawerte Computing: den Wert von Delta (1) einen skalaren Wert sein, es sollte ein Vektor sein? Update: Entnommen http://www.holeh

machine-learning neural-network gradient-descent 2016-05-12

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Wie schreibe ich die updateGradInput und accGradParameters in Fackel?

Ich weiß, dass die beiden Funktionen sind für Rückwärtsausbreitung der Fackel und die Schnittstelle ist als updateGradInput(input, gradOutput) accGradParameters(input, gradOutput, scale) folgt über Ic

neural-network deep-learning backpropagation torch gradient-descent 2016-04-06

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Wann sollte ich lineare neuronale Netze verwenden und wann nichtlinear?

Ich benutze Feedforward, Gradientenabstieg backpropagation neuronalen Netzen. Momentan habe ich nur mit nichtlinearen Netzwerken gearbeitet, in denen tanh eine Aktivierungsfunktion ist. Ich habe mich

machine-learning neural-network artificial-intelligence backpropagation gradient-descent 2016-04-07

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Wie kann ich das Lernen für feed-forward, Gradienten-basierte Backpropagation neuronalen Netze beschleunigen

Ich benutze Tanh als eine Aktivierungsfunktion. Nehmen wir ein Problem zum Beispiel. XOR Problem: 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 Wenn ich meine neuronales Netz 500 Epochen trainieren, schauen Ergebnis

machine-learning neural-network artificial-intelligence backpropagation gradient-descent 2016-04-07

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Caffe: Was kann ich tun, wenn nur eine kleine Charge in den Speicher passt?

Ich versuche ein sehr großes Modell zu trainieren. Daher kann ich nur sehr kleine Batch-Größe in GPU-Speicher passen. Arbeiten mit kleinen Losgrößen führt zu sehr noisy gradient estimations. Was kann

machine-learning neural-network deep-learning caffe gradient-descent 2016-04-10

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"Funktion mit doppeltem Namen kann nicht definiert werden" Fehler aber keine doppelte Funktion

Beim Versuch, eine Funktion für Gradientenabstieg in Matlab zu schreiben, habe ich den folgenden Fehler: Function with duplicate name "gradientDescent" cannot be defined. Das Programm, an dem ich arbe

matlab gradient-descent 2016-04-17

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