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格雷格·希斯


最后一次出现:1年前|自2011年以来活跃

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背景电磁理论，等离子体物理和雷达目标识别使用神经网络。
斯坦福大学博士生、研究助理和讲师;
AB, ScB, ScM学生;研究助理，布朗大学研究员和教授;
27年在麻省理工学院林肯实验室使用神经网络研究弹道导弹和战区导弹防御系统。2003年退休。

请不要发送问题和数据到我的电子邮件。但是，可以发送链接到帖子。
专业兴趣:神经网络，光谱分析

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这会被认为是不合适吗?
当且仅当否时，模型为UNDERFIT。独立训练方程<希望这能帮助你…

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用NARX网避免爆炸/消失梯度问题?
使用更高的开环性能目标。然后在循环关闭后降低值。我已经很多年没这么做了，所以…

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如何从训练有素的NARX神经网络进行预测?
你忘了包含初始条件:yz = nets(xz,xiz,aiz);谢谢你正式接受我的回答，格雷格

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在训练神经网络(NN)时，使用backpropJacobianStatic方法，数组超过最大数组大小偏好
一个隐藏层就足够了。希望这对你有帮助，谢谢你正式接受我的回答，格雷格

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在训练神经网络(NN)时，使用backpropJacobianStatic方法，数组超过最大数组大小偏好
一个隐藏层就足够了。希望这对你有帮助，谢谢你正式接受我的回答，格雷格

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神经网络中sim函数与预测函数的区别?
谢谢你正式接受我的回答，格雷格

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使用广义回归神经网络进行预测?
是的，将输入和输出数据规范化为[-1,1]。最小化多项式拟合的阶数。使…的数量最小化

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数据不平衡的CNN
虽然您不喜欢数据扩展，但复制较小的数据集示例可能是最快和最可靠的。

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问题


如何找到关于神经网络的问题。
我已经离开一段时间了:我该如何列出神经网络的问题?格雷格

1年前| 1回答| 0

1

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训练神经网络优化输入变量
“优化输入”定义不清，只需训练另一个网络x2 = f2(x1,y1,y2)希望这对你有帮助，谢谢你正式的ACCEP…

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神经网络的线性整数输出
在训练过程中不需要考虑输出的整数性质。将实值四舍五入就足够了。

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如何在神经网络中禁用验证和测试数据集
在修改任何属性之前，必须先定义net。Clear all, close all, CLC [x,t] = iris_dataset;For I = 1:2 net…

1年前

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神经网络中的训练数据和训练目标
你不能做出任何明智的决定，除非你已经检查了一个数据图!!(错了! !绘制数据首先是…

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万博1manbetxSimulink神经网络产生不同的输出到工作空间
一个更简单的解决方案是总是在程序开始时重置随机数生成器。例如，选择你最喜欢的……

1年前

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如何在训练神经网络时避免得到负值?
输出层使用s形。希望这对你有所帮助，谢谢你正式接受我的回答，格雷格

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10%的fitnet神经网络都有奇怪的曲线回归图
有时训练会陷入参数空间的窠臼。这就是为什么训练多个模型是明智的。希望这个有帮助。格雷格……

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转换验证集的目的是什么?
通过避免重复的异常，施加并验证一致的广义收敛路径。希望这对格雷格有所帮助

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如何强制深度学习网络的过拟合进行分类
过拟合=训练未知数(如权重)多于训练向量。训练过拟合网络到…

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神经网络模式识别
目标是一维的单位向量，有4个零和一个1。感谢您正式接受我的回答。格雷格

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|接受

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当重复推理时，语义段产生略有不同的值
用clear all, close all, clc, rng(0)在第一行谢谢你正式接受我的回答，格雷格

2年前| 0

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将两个神经网络(net1被训练，net2未被训练)合并到一个更大的网络中
1。将net1的输出保存到文件2中。用这个文件训练net2 Greg

2年前| 0

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TreeBagger命令有问题
输入函数和输出目标的大小必须是[I N] = size(input) [O N] = size(target)

2年前| 0

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我如何创建一个神经网络来提供多个输入和输出?
总是安排您的数据，使[I N] = size(输入)[O N] = size(输出)希望这有帮助。格雷格

2年前| 0

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如何在MATLAB中建立混合模型(LSTM和Ensemble)
用1/0或1/-1替换YES/NO数据。希望这个有帮助。格雷格

2年前

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如何仅为特定类增加图像数据?
分离类0和插值。如果你对数据有良好的感觉，你可以推断。然而，后者可能很棘手……

2年前| 0

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NTSTOOL -如何得到“未来”的预测值?
对已知的时间序列进行分析，以产生一个时间序列模型，该模型使用过去和现在的值来预测未来的值。…

2年前| 0

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Timedelaynet输出计算原理
你没有包含这两种偏见。希望这个有帮助。谢谢你正式接受我的回答

2年前| 0

回答
理解神经网络的权数
这是可能的。然而，一般来说，你根本不知道哪种选择会比随机的. ...更好

2年前| 0

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使用主成分分析进行特征选择
主坐标分析(PCA)是一种非常有用的回归方法(它对原始变量的线性组合进行排序…

2年前| 0

回答
我们如何决定PatternNet中隐藏层的数量?
注意层和节点的数量是很重要的。…

2年前| 0

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