为什么神经网络的权重应该初始化为随机数?
我正在尝试从头开始构建神经网络.所有 AI 文献都一致认为，权重应该初始化为随机数，以便网络更快收敛. 但是为什么神经网络初始权重被初始化为随机数? 我在某处读到过这样做是为了“打破对称性"，这使得神经网络学习得更快.打破对称性如何让它学得更快? 将权重初始化为 0 不是更好的主意吗?这样权重就能更快地找到它们的值(无论是正值还是负值)? 除了希望权重在初始化时接近其最佳值
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训练神经网络时的 Epoch 与迭代
在训练多层感知器时，epoch 和 iteration 有什么区别? 解决方案 在神经网络术语中: one epoch = 所有训练样本的一次前向传递和一次后向传递 批量大小 = 一次向前/向后传递中的训练示例数量.批量越大，您需要的内存空间就越多. 迭代次数 = 传递次数，每次传递使用 [批量大小] 示例数量.需要明确的是，一次传球 = 一次向前传球 + 一次向后传球(我们不将
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我可以使用什么算法来确定井字棋游戏的“最佳移动"?为了人工智能?
在井字游戏的实现中，我想最具挑战性的部分是确定机器要走的最佳动作. 可以追求的算法有哪些?我正在研究从简单到复杂的实现.我将如何着手解决这部分问题? 解决方案 维基百科中玩完美游戏(每次赢或平)的策略似乎是简单的伪代码: 引自 维基百科(井字游戏#Strategy) 如果玩家在每一回合中从以下列表中选择第一个可用的移动，就可以玩出完美的井字游戏(赢得或至少平局)，正如 N
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计算机是否有可能“学习"?用户提供的示例的正则表达式?
计算机是否有可能通过用户提供的示例来“学习"正则表达式? 澄清: 我不想想学习正则表达式. 我想创建一个程序，从用户交互式提供的示例中“学习"正则表达式，可能是通过从文本中选择部分或选择开始或结束标记. 有可能吗?是否有我可以在 Google 上搜索的算法、关键字等? 编辑:感谢您的回答，但我对提供此功能的工具不感兴趣.我正在寻找理论信息，例如论文、教程、源代码、算法名称
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神经网络中的训练、验证和测试集之间有什么区别?
我正在使用这个库来实现一个学习代理. 我已经生成了训练案例，但我不确定验证集和测试集是什么. 老师说: 70% 应该是训练用例，10% 应该是测试用例，剩下的 20% 应该是验证用例. 编辑 我有这个用于训练的代码，但我不知道何时停止训练. def train(self, train, validation, N=0.3, M=0.1):# N:学习率# M:动量因子
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游戏2048的最优算法是什么?
我最近偶然发现了游戏 2048.您可以通过在四个方向中的任何一个方向移动它们来合并类似的瓷砖以制作“更大"的瓷砖.每次移动后，都会在随机空白位置出现一个新的图块，其值为 2 或 4.当所有方块都被填满并且没有可以合并图块的移动时，游戏终止，或者您创建了一个值为 2048 的图块. 第一，我需要遵循明确定义的策略来实现目标.所以，我想为它写一个程序. 我目前的算法: while (!g
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Python:证明 NumPy 数组
拜托，我对 Python 有点陌生，这很好，我可以评论说 python 非常性感，直到我需要移动我想用于构建一个 4x4 矩阵的内容游戏的2048游戏演示是这里我有这个功能 def cover_left(matrix):new=[[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]]对于范围内的 i (4):计数=0对于范围内的 j(4):如果 mat[i][j]!=0
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如何将 AWS S3 中的存储桶图像读取到 Sagemaker Jupyter 实例中
我对 AWS 和云环境非常陌生.我是一名机器学习工程师，我计划在 AWS 环境中构建一个自定义 CNN，以预测给定的图像是否存在 iPhone. 我做了什么: 第 1 步: 我为 iPhone 分类器创建了一个 S3 存储桶，文件夹结构如下: Iphone_Classifier >火车 >Yes_iphone_images >1000张图片>No_iphone_images
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2D 航路点寻路:从 curLocation 到 targetLocation 的 WP 组合
请花点时间了解我的情况.如果有不明白的地方，请在评论中告诉我. 我有一个航点数组列表.这些航点没有任何顺序.航点具有以下属性: {int type, float z, float y, float x, float rotation} 这适用于 3 维世界，但由于我的寻路不应该关心高度(因此将世界视为 2 维世界)，因此忽略 y 值.轮换对于这个问题并不重要. 在这个二维世界中
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人工智能可以在随机生成的 2D 城市中导航
我正在编写一个 iOS 游戏(使用 UIView)，它有一个随机生成的 2D 城市.我需要攻击人工智能，这将采用智能路径找到玩家(不与建筑物发生碰撞).有人可以指出我将使用哪种算法来实现这一目标的正确方向吗? 编辑:我决定使用 A*.我将在地图上创建一个网格，测试每个网格交点，如果该点在建筑物内，我将使该点无效.攻击型 A.I.然后，玩家将从其当前位置移动到更接近其目标的有效网格点(在其位置
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LUIS API - 检索所有端点话语及其分数
过去几天我一直在搜索如何为我正在使用的仪表板检索端点话语及其分数.问题是我迷失了 API，似乎有很多 API，但我找不到最适合我的需求. 在此 API 文档此处中，是一种获得示例话语的人.我想要的是实际的端点话语. 谁能告诉我在哪里可以找到要使用的 API?提前致谢. 解决方案 现在让这个工作，从这个论坛. https://.api.cognitive.microsoft.c
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从邀请文本中检测时间、日期和地点的算法
我正在研究一些自然语言处理算法来阅读一段文本，如果文本似乎试图提出会议请求，它会自动为您设置该会议. 例如，如果电子邮件文本如下: 让我们明天见面晚上 7 点在市中心的某个地方“. 算法应该能够检测事件的时间、日期和地点. 有人知道我可以用于此目的的一些现有 NLP 算法吗?我一直在研究一些 NLP 资源(例如 NLTK 和 R 中的一些工具)，但没有取得多大成功.
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波束尺寸在波束搜索算法中代表什么?
我有一个关于光束搜索算法的问题. 假设 n = 2(我们将从每个节点扩展的节点数).所以，一开始，我们只有根，我们从中扩展了 2 个节点.现在，从这两个节点，我们再扩展两个.所以，目前，我们有 4 片叶子.我们会一直这样下去，直到找到答案. 这是光束搜索的工作原理吗?是只扩展每个节点的n = 2，还是一直保留2个叶节点? 我曾经认为 n = 2 意味着每个节点最多应该有 2 个活
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带转置表的 Alpha-beta 剪枝，迭代深化
我正在尝试实现通过转置表增强的 alpha-beta min-max 剪枝.我使用这个伪代码作为参考: http://people.csail.mit.edu/plaat/mtdf.html#abmem function AlphaBetaWithMemory(n : node_type; alpha , beta , d : integer) : integer;如果retrieve(n
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nltk.TweetTokenizer 与 nltk.word_tokenize 有何不同?
我无法理解两者之间的区别.不过，我开始知道 word_tokenize 使用 Penn-Treebank 进行标记化.但 TweetTokenizer 上没有任何内容可用.对于哪种数据，我应该使用 TweetTokenizer 而不是 word_tokenize? 解决方案 嗯，两个分词器的工作方式几乎相同，将给定的句子拆分为单词.但是您可以将 TweetTokenizer 视为 word
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将比图像更多的信息添加到 keras 中的图像分类器
我正在尝试使用 keras 制作一个图像分类器来预测乳腺癌病例，直到这里我遇到了一些麻烦，因为它不是一个“简单的"classifire，我无法使用 keras 的传统方法来做到这一点.所以我试图添加更多的信息而不仅仅是一个图像，比如一个数组 [图像、年龄、密度].我是新手，所以我不知道是否有可能或如何寻找正确的方法来做到这一点，我正在尝试这样做: X = np.array(X) \\ 图像y =
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在 scikit-learn Pipeline 中插入或删除一个步骤
是否可以在 sklearn.pipeline.Pipeline 对象中删除或插入步骤? 我正在尝试使用或不使用 Pipeline 对象中的一个步骤进行网格搜索.想知道我是否可以在管道中插入或删除一个步骤.我在 Pipeline 源代码中看到，有一个 self.steps 对象保存所有步骤.我们可以通过 named_steps() 获取步骤.在修改它之前，我想确保，我不会造成意外的影响.
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正向和反向链接
我正在尝试了解我正在编写的程序在 AI 编程中向后和向前链接的最佳用途.任何人都能够解释向后和向前链接的最理想用途吗?另外，你能举个例子吗? 解决方案 我对目前对“前向链"的理解做了一些研究；和“反向链接".这带来了很多材料.这是一份简历. 首先是一个图表，部分基于: 有关逻辑、规则和逻辑编程之间关系的悲伤状态(罗伯特·科瓦尔斯基)立> LHS 代表“左侧"，RHS 代表
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如何强制 approxPolyDP() 只返回最好的 4 个角?- Opencv 2.4.2
这个问题说明了一切 我有一些轮廓，我想从中得到最好的四边形 解决方案 你必须使用嵌套区间的方法为 epsilon 找到一个合适的值，因为点数随着epsion.有可能无法达到 4 个角点的值，因为在某个 epsilon 值下，点的数量可能会从 3 跳到 5. 如果您想排除这种情况，您可能需要自己实现 Ramer-Douglas-Peucker 算法并对其进行修改，因此将返回给定数
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