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神经网络的基本原理及算法
什么是
神经网络
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...
AlphaGo的神奇全靠它,详解人工
神经网络
!
答:
人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法得以优化
,所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用,通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间,另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过...
神经网络算法原理
答:
一共有四种算法及原理,如下所示:
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...
神经网络算法原理
答:
神经网络是一种通过模拟人的大脑神经结构去实现人脑智能活动功能的信息处理系统
,它具有人脑的基本功能,但又不是人脑的真实写照。它是人脑的一种抽象、简化和模拟模型,故称之为人工神经网络(边肇祺,2000)。人工神经元是神经网络的节点,是神经网络的最重要组成部分之一。目前,有关神经元的模型种类繁...
简单介绍
神经网络算法
答:
神经网络: 神经网络就是把一堆神经元连接在一起 隐藏层 是夹在输入输入层和输出层之间的部分
,一个神经网络可以有多个隐藏层。前馈 是指神经元的输入向前传递获得输出的过程 训练神经网络 ,其实这就是一个优化的过程,将损失最小化 损失 是判断训练神经网络的一个标准 可用 均方误差 定义损失 均方...
bp
神经网络算法
介绍
答:
input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。2、BP
神经网络算法
是在BP神经网络现有
算法的基础
上提出的,是通过任意选定一组权值,将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组,解得待求权,不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题,且更易理解。
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...
卷积
神经网络原理
答:
1. 定义 卷积
神经网络
(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表
算法
之一 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant...
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...
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...
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