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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...

这两个概念实际上是互相交叉的,例如,卷积神经网络(Convolutional neural networks,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。 深度学习的概念源...

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...

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...

我想这可能是你想要的神经网络吧! 什么是神经网络: 人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数...

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

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

没有哪种算法更好的说法,因为每种算法都有自己的优势。只能说某种算法在处理某种问题时,效果更好更合适。 神经网络不能说是一种算法,它是一种数学网络结构,各神经元的权值、阈值是用某种训练算法计算出来的。神经网络适用于非线性系统,可用...

人工神经网络在信息领域、医学、经济领域、控制领域、交通领域、心理学领域都各个领域都有应用,理论上说,在这些领域都可以就业。但是如果要追求对口,建议还是去人工智能或软件公司就业。其实你平时研究的方向和你今后工作的方向没有直接关系...

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