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神经网络 算法

RPROP神经网络算法原理 1993年德国Martin Riedmiller和Heinrich Braun在他们的论文“The RPROP Algorithm”中提出了这种方法。 RPROP算法的基本原理为:首先为各权重变化赋一个初始值,设定权重变化加速因子与减速因子,在网络前馈迭代中当连续误...

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、良好的自组织自学习能力等特点。BP(Back Propagation)算法又称为误差 反...

若果对你有帮助,请点赞。 神经网络的结构(例如2输入3隐节点1输出)建好后,一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值,都是采用梯度下降之类的搜索算法(梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等),这些算法会先...

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楼上说的很好,我补充一下 也可以结合优化算法 遗传算法 蚁群算法 优化出来初始值和随机数以及 学习速率 可以加快收敛速度

判别分析是半监督分类,就是判别函数求解的时候按照已知类别样本计算,但是对于未知类别样本应用判别函数时不做任何监督;而决策树和神经网络属于有监督分类,从分类准则建立,到准则的部署全程控制。而像聚类分析属于无监督分类,从分类规则开始就没...

额。。。 一种启发式的改进就是,为学习速率选用自适应值,它依赖于连续迭代步骤中的误差函数值。 自适应调整学习速率的梯度下降算法,在训练的过程中,力图使算法稳定,同时又使学习的步长尽量地大,学习速率则是根据局部误差曲面作出相应的调整。...

不是二选一吧?神经网络具有优秀的非线性逼近性能,使它在模式分类、聚类、回归与拟合、优化计算、数据压缩等领域都有出色表现。

最本质的区别可以说是学习方法不同,或者说模型的优化方法不同。 前者应该是基于遗传算法进行网络权值的学习,而后者大都是采用反向传播(BP)算法进行权值学习,而这两种算法差异很大。建议你分别了解: 1)遗传算法 2)反向传播算法

神经元是一个多输入单输出的非线性单元,输入之和需要超过一定数值时,输出才会有反应,这个数值一般称为阈值

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