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简述人工神经网络的主要学习算法及含义?
如题所述
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推荐答案 2023-11-21
【答案】: 人工神经网络的主要学习算法包括导师学习算法和无师学习算法和强化学习算法。导师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出间的差来调整神经元间的连接的强度或权。强化学习算法是导师学习的特例,它不需要老师给出目标输出;无师学习算法不需要知道期望输出。
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人工神经网络
是怎样
学习
的
答:
一般来说,神经网络算法的第一步是学习。在这个过程中,
神经网络需要不断 突触的数值,以便改进算法表现,更好地完成分配给它的任务
。人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成;具有大规模并行处理、分布式信息存储、良...
人工神经网络
(ANN)
简述
答:
3. 学习算法
神经网络的学习也称为训练,通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数(如连接权值)
,使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。每个神经网络都有一个激活函数y=f(x),训练过程就是通过给定的海量x数据和y数据,拟合出激活函数f。学习过程分为有导师学习和...
人工神经
网路基本内容
答:
人工神经网络模型的核心要素包括网络结构、神经元特性以及学习规则
。目前,已有众多神经网络模型,如反向传播网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、Boltzmann机和适应共振理论等。根据神经元间的连接方式,神经网络大致分为两种类型:(1)
前向网络
,如反向传播网络,每个神经元接收前一层的输入,输出至下一...
人工神经网络
、
BP神经网络
基础、基于MATLAB的BP神经网络实现方式、以及...
答:
误差反向传播算法的核心是梯度下降法,该算法确定在梯度方向上最小化误差的路径
。梯度是函数在某点的方向导数的最大值方向,它指导权重更新的方向。通过不断迭代,
BP神经网络
在训练数据上学习,直至达到预定的最小误差条件。MATLAB提供了BP神经网络的工具箱,其中包含新BP网络结构的创建函数(newff)、训练...
深度
学习
中的
神经网络
编写需要设计到哪些
算法?
答:
其实神经网络也称之为
人工神经网络
,简单就是ANN,而算法是80年代机器学习界非常流行的算法,不过在90年代中途衰落。现在,随着深度学习的发展,神经网络再次出现在大家的视野中,重新成为最强大的机器
学习算法
之一。这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达,而深度学习的“深度”便指的是图模型的...
人工
智能深度
学习神经网络
,是什么?
答:
深度
学习神经网络的
训练过程通常使用反向传播
算法
,通过不断调整连接权重和偏置项来最小化损失函数,从而使网络能够准确地预测和分类新的未见过的数据。在训练完成后,深度学习神经网络可以应用于各种任务,例如图像分类、目标检测、语音识别、机器翻译等。总的来说,深度学习神经网络是一种能够进行复杂的信息...
bp
算法
在
人工神经网络
中的作用是什么?
答:
BP(Back Propagation)
算法
是一种常用的
人工神经网络
训练算法,是通过反向传播来调整神经网络权值的算法。在人工神经网络中,BP算法的作用是帮助神经网络对输入的数据进行
学习
,并通过学习来调整
神经网络的
权值,以使得神经网络能够较好地对未知数据进行预测。
人工神经网络
概念梳理与实例演示
答:
一、什么是神经网络?人工神经网络
算法
的最初构思是模仿生物神经元。但是这个类比很不可靠。
人工神经网络的
每一个特征都是对生物神经元的一种折射:每一个节点与激活阈值、触发的连接。连接人工神经元系统建立起来之后,我们就能够对这些系统进行训练,从而让他们
学习
到数据中的一些模式,学到之后就能执行回归、分类、聚类...
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