”神经网络“ 的搜索结果

     采用BP神经网络拟合目标函数y=sin(x)*ln(x),并添加高斯随机噪声,通过使用feedforwardnet函数构建BP神经网络进行函数拟合。通过调试设定的参数及所使用的训练函数,得出结论:BP神经网络可以较好地解决黑盒问题。且...

     人工神经网络由于具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。近年来,已有多种神经网络模型被提出并得以深入研究。神经网络从理论上...

     人工神经网络ANN,简称神经网络,是指由大量的 处理单元(神经元)互相连接而形成的复杂网络结构,是对人脑组织结构和运行机制的某种抽象、简化和模拟。人工神经网络(简称ANN ),以数学模型模拟神经元活动,是基于...

     卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层以及全连接层构成。INPUT(输入层)-CONV(卷积层)-RELU(激活函数)-POOL(池化层)-FC(全连接层)简单来说:卷积用来提取特征,池化压缩特征,全连接层用来...

     人工神经网络( Artificial Neural Network, 简写为ANN)也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。人脑可以看做是一个生物神经网络,由众多的神经元连接而成。各个神经元传递复杂的电...

     Hopfield神经网络是一种比较特殊的网络,它不像一般的神经网络那样有输入层和输出层,并且通过训练来改变神经网络中的参数,最终实现预测、识别等功能。Hopfield网络只有一群神经元节点,所有节点之间相互连接,形式...

     通过Python语言构建神经网络,以手写数字识别为研究对象,不仅对神经网络的原理和数学建模做了详细阐述,还用Python语言模拟实现神经网络模型,通过训练神经网络模型输出识别手写数字的准确度以及相关影响因子的分析...

     如果从结构上讲,神经网络就是由很多个单一的神经单元组合到一起,这里面的一个神经单元的输出就可以是另一个神经单元的输入,每一个神经元有着各自的功能,通过将这些功能各异的神经元有序组合,就可以构成结构不同...

      单层神经网络2.1 感知器2.2 数学描述2.3 感知器分类效果2.4 单层神经网络表示2.5 单层神经网络训练算法2.6 单层神经网络中的计算公式表示 文章综合一下几位大佬的文章: 杨强AT南京: DL01-6: 单层神经网络 企鹅号 ...

     Elman神经网络 近期开题,阅读到了一篇文章关于故障诊断的,其中用到了Elman神经网络,具体是结合EMD、PCA-SOM的Elman的性能评估/预测故障诊断,对Elman神经网络有点陌生,网上资源也讲的特别杂,来做个汇总...

     一、NLP基础 1、常用的神经网络模型 在做深度学习或者是人工智能相关的任务中。...1.1 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 是一种前馈神经网络, 它包括卷积层(convolutional layer) 和池化层(poo

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