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神经网络

作者:杨延生 来源:知乎 "深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练,能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。 新的网络结构中最著名的就是CNN,它解决了传统较深的网络参数太多,很难训练的问题,使用了“局部感受野”和“权...

无关。输入层神经元个数是因子个数,输入样本数是训练样本数量。 理论上说,一个问题确定了,那么输入层神经元个数应该也就确定了(回归分析除外),但是输入样本数的多寡,会关系到泛化能力等诸多问题

Introduction -------------------------------------------------------------------------------- 神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词,但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能...

神经网络利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系(近似),然后利用这样的权值关系进行仿真,例如输入一组数据仿真出输出结果,当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内。 例如预报天气: 温度 湿度 气压等作为输入 天气情况作为...

就是外推的能力。 很多时候训练的网络对于训练的数据能很好的拟合,但是对于不在训练集内的数据拟合就很差强人意了。这种情况就叫泛化能力----差。也就是说可能你的网络存在过拟合的现象。

数据挖掘是从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程。 1. 数据挖掘能做什么? 1)数据挖掘能做以下六种不同事情(分析方法): 分类 (Classification) 估值(Estimation) 预言(Prediction) 相关性分组或关联规则(A...

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...

BP神经网络是ANN人工神经中的一种,常用的神经网络有BP、RBF、SOM、Hopfield等等,其功能不经相同,可总体来说ANN的主要功能是模式识别和分类训练。

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...

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...

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