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神经网络

BP算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对神经元之间的连接权矩阵做出...

经网络:神经网络是现代人工智能的最重要的分支,讨论神经网络的理论基础,算法设计与开发,工程应用,代码展示与交流; 人工智能是对信息进行智能化处理的一种模式,主要有两种处理方式[9]: 3.7.1专家系统分词法 从仿真人脑的功能出发,将分词...

动态是指带有反馈的那些神经网络,无论是局部反馈还是全局反溃通过反馈,神经网络能将前一时刻的数据保留,使其加入到下一时刻数据的计算,使网络不仅具有动态性而且保留的系统信息也更加完整。比如elman就是一种动态局部反馈的神经网络。

神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节...

神经网络有前馈神经网络和反馈神经网络,前向神经网络也就是前馈神经网络。 前馈型网络 各神经元接收前一层的输入,并输出给下一层,没有反溃节点分为两类,即输入节点和计算节点,每一个计算节点可有多个输入,但只有一个输出,通常前馈型网络...

bp神经网络学习速率是固定的,因此网络的收敛速度慢,需要较长的训练时间。对于一些复杂问题,BP算法需要的训练时间可能非常长,这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能...

一般认为,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认为不一定能有效降低),提高精度,但也使网络复杂化,从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。一般来讲应设计神经网络应优先考虑3层网络(即有1个隐层)。一般地,靠增加隐层节点数来...

就是b值.... wx+b的b 打个比方 有点(1,1) 属于1类 点(2,2)属于2类,请问是否能从原点画一条线把他们分开 不可以,所以需要偏置值b,这样线段就不从(0,0)点出发了

用单片机开发神经网络应用主要考虑三个方向: 1)网络本身,神网本质上是一组矩阵,矩阵在单片机中的表现可以通过数组来实现; 2)输入输出,神网的应用就是把输入阵列与网络本身的矩阵点乘叉乘后算术求和,产生输出矩阵,把输入输出的算法做到...

神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。 生物神经网络:一般指生物的大脑神经元,细胞,触点等组成的网络,用于产生生物的意识,帮助生物进行思考和行动。 人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也...

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