训练一个神经网络，对输入的实数排序，这个难不难？

Tranquillo 2017-01-19 11:00:56

如题，这个问题难么？

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疏可跑马 2018-12-21

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参见：https://arxiv.org/pdf/1805.04272.pdf 一种基于机器学习方法的 O(N) 排序算法

v.xpace 2018-11-30

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我也在琢磨这个问题，准备最近试一试。

星辰梦魇 2017-05-19

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这个没人会用神经网络去弄...除非真的神经了

文章目录参考依据两个现象1.神经网络的训练没有想象中简单2. 神经网络训练的失败往往是悄无声息的正确的训练方式1. 数据第一！2. 制作端到端的训练/验证框架 + 得到baselines3. 过拟合4. 正则化5. 调参6. 精益求精参考依据参考自Andrej Karpathy大佬（特斯拉AI总监，李飞飞学生）的博客：http://karpathy.github.io/2019/04/25/r...

词错率不是 100% 的原因在于每个字母有 29 种可能性（a-z、逗号、空格和空白），神经网络很快就能学会：某些字符（e，a，空格，r，s，t）比其他的更常见辅音-元音-辅音是英文的构词特征MFCC 输入声音信号振幅特征的增加只与字母 a-z 有关。神经网络具有学习、联想和容错功能，是地下水水质评价工作方法的改进，如何在现行的神经网络中进一步吸取模糊和灰色理论的某些优点，建立更适合水质评价的神经网络模型，使该模型既具有方法的先进性又具有现实的可行性，将是我们今后研究和探讨的问题。

步骤：未经遗传算法优化的BP神经网络建模1、随机生成2000组两维随机数(x1,x2)，并计算对应的输出y=x1^2+x2^2，前1500组数据作为训练数据input_train，后500组数据作为测试数据input_test。步骤：未经遗传算法优化的BP神经网络建模1、随机生成2000组两维随机数(x1,x2)，并计算对应的输出y=x1^2+x2^2，前1500组数据作为训练数据input_train，后500组数据作为测试数据input_test。若果是训练的话，就看你的训练数据的大小。...

1、先别着急写代码训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。由于神经网络实际上是数据集的压缩版本，因此您将能够查看网络（错误）预测并了解它们的来源。如果你的网络给你的预测看起来与你在数据中看到的内容不一致，那么就会有所收获。一旦从数据中发现规律，可以编写一些代码对他们进行搜索、过滤、排序。把数据可视化能帮助我们发现异常值，而异常

文章目录0. 使用指南Ⅰ. 数据集问题Ⅱ. 数据归一化/增强Ⅲ. 实现问题Ⅳ. 训练问题 神经网络已经持续训练了 12 个小时。它看起来很好：梯度在变化，损失也在下降。但是预测结果出来了：全部都是零值，全部都是背景，什么也检测不到。我质问我的计算机：“我做错了什么？”，它却无法回答。如果你的模型正在输出垃圾（比如预测所有输出的平均值，或者它的精确度真的很低），那么你从哪里开始检查呢?? 无法训练神经网络的原因有很多。在经历了许多次调试之后，我发现有一些检查是经常做的。这汇总了我的经验以及最好的想法，希望对

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