我有一个当前使用python 2.5.4运行的Debian系统.我得到了virtualenv正确安装,一切正常.我是否有可能使用不同版本的Python的virtualenv？
我编译了Python 2.6.2,并希望将它与一些virtualenv一起使用.是否足以覆盖二进制文件？或者我是否必须更改库中的某些内容？
任何有关源代码的好教程将演示如何开发神经网络(步骤湾步骤为假人;-))
我一直在努力学习神经网络一段时间,我可以在线理解一些基本的教程,并且我已经能够完成神经计算的部分- 一个简介,但即使在那里,我也在很多数学,在前几章后它完全超出了我的脑海.即便如此,我能找到的最少的书"math-y".
它不是我害怕数学或任何东西,它只是我没有学到我需要的东西,我不确定我需要什么.我目前就读于我当地的大学,正在努力学习我需要在Comp中输入MS的课程.Sci计划(我的学士学位是商业/信息系统),我还没有走得太远.根据该大学的小课程描述,NN实际上涵盖了一个关于模式识别的电气工程课程(这对我来说很奇怪,这门课程是EE),它有一些EE先决条件,我不需要进入MS Comp .科学.程序.
我对这个话题非常感兴趣,并且知道我最终想要了解更多关于它的问题,问题是,我不知道我需要先知道什么.以下是我认为可能需要的主题,但这只是无知的推测:
显然,这里也有一个神经科学组成部分,但实际上,当他们谈论它应用于NN时,我实际上没有遇到任何麻烦,主要是因为它的概念
简而言之,有人可以铺设一条人们需要真正理解的半透明路径,阅读书籍并最终实施神经网络吗？
math computer-science artificial-intelligence neural-network
我有一个可能微不足道的问题,但在我看过的任何地方都没有描述.我正在研究神经网络,我看到的是一些理论和一些简单的例子,其中有一些0和1作为输入.我想知道:我是否只需要将一个值作为一个神经元的输入值,或者它可以是一个矢量,比方说,3个值(例如RGB颜色)？
我想编写一个国际象棋引擎,学习如何做出好的动作并赢得其他玩家.我已经编写了国际象棋棋盘的代表和一个输出所有可能动作的函数.所以我只需要一个评估功能,它可以说明董事会的特定情况有多好.因此,我想使用人工神经网络,然后应该评估给定的位置.输出应该是一个数值.值越高,白人玩家的位置越好.
我的方法是建立一个由385个神经元构成的网络:棋盘上有六个独特的棋子和64个场.因此,对于每个场,我们采取6个神经元(每个1个).如果有白色片段,则输入值为1.如果有黑色片段,则值为-1.如果那个场上没有那种,那么值就是0.除此之外,玩家应该有1个神经元移动.如果是白色,则输入值为1,如果是黑色,则值为-1.
我认为神经网络的配置非常好.但缺少主要部分:如何将这种神经网络实现为编码语言(例如Delphi)？我认为每个神经元的权重在开始时应该是相同的.根据匹配的结果,然后应调整权重.但是怎么样？我想我应该让两个电脑玩家(都使用我的引擎)互相对抗.如果White获胜,Black会得到其权重不佳的反馈.
因此,如果您可以帮助我将神经网络实现为编码语言(最好的是Delphi,否则是伪代码)会很棒.提前致谢!
我想用人工神经网络玩Tic-tac-toe.我对网络的配置如下:对于9个字段中的每个字段,我使用2个输入神经元.当然,我有18个输入神经元.对于每个场,我有1个输入神经元用于一个玩家1和1个神经元用于一个玩家2.除此之外,我有1个输出神经元,它给出了当前电路板位置的评估.输出值越高,玩家1的位置越好.玩家2的位置越低,玩家2的位置越好.
但我的问题是:我怎么能编码神经网络？我的想法是使用Array [1-18]作为输入神经元.此数组的值是输入权重.我将使用循环遍历数组.每当有神经元被激活时,我都会将权重加到输出值上.所以输出值是激活的输入神经元的权重之和:
Output = SUM(ActivatedInputNeurons)
你认为这是一种编程网络的好方法吗？你有更好的想法吗？
我希望你能帮助我.提前致谢!
一般来说,通过向隐藏层或更多隐藏层添加更多节点,您可以通过扩展人工神经网络获得什么？
它是否允许更精确的映射,或者它是否允许它可以识别的关系中的更微妙,或其他什么？
我不是数学家.我喜欢一个很好的数学难题,但我全心全意地承认自己的弱点.也就是说,我一直对神经网络感兴趣,虽然我理解它们足以从头开始实现它们,但当我需要理解任何我只能找到数学证明的概念时,我就会碰壁.程序员对神经网络的指导在哪里,使用代码而不是公式来解释实际推理？
我已经向其他AI民众提出了这个问题,但我并没有给出满意的答案.
对于之前编程过人工神经网络的其他人来说,你如何测试其正确性？
我猜,另一种说法是,如何调试神经网络背后的代码？
我想生成一个泊松过程.如果到时间t的到达次数是N(t)并且我有一个带参数λ的泊松分布,我该如何产生N(t)？我将如何在C++中执行此操作？
我原本想用泊松分布生成过程.但是,我对我需要的过程中的参数感到困惑; 我以为我可以使用N(t),但是它告诉我在间隔(0,t)上发生了多少到达,这不是我想要的.所以,我认为我可以使用N(t2)-N(t1) )获得区间[t1,t2]上的到达次数.由于N(t)〜泊松(tx lambda),我可以使用Poisson(t2 x lambda)-Poisson(t1 x lambda)但我不希望一个区间内的到达人数.
相反,我想生成到达时出现的明确时间.
我可以通过使间隔[t2,t1]足够小以使每个间隔只有一个到达(发生为| t2-t1 | - > 0)来做到这一点.