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神经网络大致原理
神经网络原理
答:
神经网络原理如下:原理上,
首先输入特征项X,即放入的自变量项,神经网络模型时,可将特征项X构建出‘伪特征’
,比如输入的是性别、年龄、身高、体重等,其结合‘激活函数’构建出一些‘伪特征项’(即事实不存在,完全由模型构建的特征项,并且是无法解释的特征项),具体构建上,比如为线性激活函数时...
神经网络原理
及应用
答:
神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法
。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。人类的神经网络 2. 神经网络基础知识 构成:大量简单的基础元件——神经元相互连接 工作原理:模拟生物的神经处理信息的方式 功能:进行...
简述人工
神经网络
模型的基本
原理
答:
人工神经网络的基本原理可以概括为以下几点:
1.并行分布处理:人工神经网络模拟人脑神经元的并行分布处理方式
,将信息分散到多个神经元进行处理,从而实现大规模并行计算。这种并行分布处理方式可以提高信息处理的效率和速度。2.自适应性学习:人工神经网络具有自适应性学习的能力,它可以根据输入的数据进行自我学...
神经网络
算法
原理
答:
1、自适应谐振理论(ART)
网络
自适应谐振理论(ART)网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连,该连接沿着正向(自底向上)和反馈(自顶向下)两个方向进行。2、学习矢量量化(LVQ)网络 学习矢量量化(LVQ)网络,它由三层
神经
元组成,即输入转换层、隐含...
BP
神经网络原理
答:
图4.1 三层BP
网络
结构 (1)输入层 输入层是网络与外部交互的接口。一般输入层只是输入矢量的存储层,它并不对输入矢量作任何加工和处理。输入层的
神经
元数目可以根据需要求解的问题和数据表示的方式来确定。一般而言,如果输入矢量为图像,则输入层的神经元数目可以为图像的像素数,也可以是经过处理后的...
神经网络
算法
原理
答:
经过大量样本进入网络系统学习训练之后,连接输入信号与神经元之间的权值达到稳定并可最大限度地符合已经经过训练的学习样本。在被确认网络结构的合理性和学习效果的高精度之后,将待预测样本输入参数代入网络,达到参数预测的目的。4.2.2 反向传播算法(BP法)发展到目前为止,
神经网络
模型不下十几种,如...
一文看懂卷积
神经网络
-CNN(基本
原理
+独特价值+实际应用)
答:
CNN 的基本
原理
: 卷积层 – 主要作用是保留图片的特征 池化层 – 主要作用是把数据降维,可以有效的避免过拟合 全连接层 – 根据不同任务输出我们想要的结果 CNN 的实际应用: 图片分类、检索 目标定位检测 目标分割 人脸识别 骨骼识别 本文首发在 easyAI - 人工智能知识库 《 一文看懂卷积
神经网络
-CNN(基本原...
人工
神经网络
模型的基本
原理
答:
关于人工
神经网络
模型的基本
原理
如下:是基于生物学中神经网络的基本原理在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后,以网络拓扑知识为理论基础,模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。知识拓展 人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的...
BP
神经网络
这次你一定能懂!——从
原理
到源码手把手带你推导神经网络
答:
BP
神经网络
的架构包括输入层、隐藏层和输出层,核心理念在于通过误差逆向传播,以网络误差平方作为目标函数,通过梯度下降法寻找最小值。例如,用经典鲍鱼数据集为例,性别和生理特征作为输入,预测年龄这一复杂问题,无论是多元线性回归还是BP神经网络,都能胜任。线性回归与BP神经网络在此场景下的应用对比,...
rbf
神经网络原理
答:
rbf
神经网络原理
是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间,这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间,而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后,这种映射关系也就确定了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的,即网络的输出是隐单元输出的线性加权和,此处的权即为网络可调参数。其中,隐含层的作用是...
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