我试图在Haskell中实现一个神经网络架构,并在MNIST上使用它。我在线性代数中使用hmatrix包。我的训练框架是使用pipes包构建的。我的代码编译并没有崩溃。但问题是,某些层大小(比如100
我试图在Haskell中实现一个神经网络架构,并在MNIST上使用它。我在线性代数中使用hmatrix包。我的训练框架是使用pipes包构建的。我的代码编译并没有崩溃。但问题是,某些层大小(比如100
我知道梯度下降和反向传播算法。我不明白的是:什么时候使用偏见是重要的,你如何使用它?例如,在映射AND函数时,当我使用两个输入和一个输出时,它不会给出正确的权重。然而,当我使用三个输入(其中一个是偏差