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神经网络 算法

Introduction -------------------------------------------------------------------------------- 神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词,但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能...

不是很清楚题主所说的难具体指什么如果题主指应用算法解决实际问题的话决策树要简单一些有很多封装的很好的decisiontree的包,比如CART,C4.5等等而神经网络(NN)一般有大量参数需要手工设置和调节如果题主指算法推导的难度的话两个差不多吧决策...

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...

遗传算法是一种智能计算方法,针对不同的实际问题可以设计不同的计算程序。它主要有复制,交叉,变异三部分完成,是仿照生物进化过程来进行计算方法的设计。 模糊数学是研究现实生活中一类模糊现象的数学。简单地说就是像好与坏怎样精确的描述,...

神经网络并行性和自适应性很强,应用领域很广,在任何非线性问题中都可以应用,如控制、信息、预测等各领域都能应用。 蚁群算法最开始应用于TSP问题,获得了成功,后来又广泛应用于各类组合优化问题。但是该算法理论基础较薄弱,算法收敛性都没...

一、隐藏层顾名思义,他的输出者就是给别的层使用的,一般隐藏着不给人看。 二、干什么用的……这个都可以从AI发展史来说了,就是早期的神经网络是单层,于是有人证明这种的学习能力有限,有些问题,比如异或就不能解决,后来,就有人提出了多层神...

是的,全部样本都要算一遍。按照顺序依次抽取样本,代入BP算法,调整权值。也有部分算法是按随机方式,每次样本进来的顺序都不同,但仍然是所有样本都要参与。 唯一可能有点区别的是,标准BP算法中,每输入一个样本,都要回传误差并调整权值,这...

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...

这四个都属于人工智能算法的范畴。其中BP算法、BP神经网络和神经网络 属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。 神经网络模拟人类大脑神经计算过程,可以实现高度非线性的预测和计算,主要用于非线性拟合,识别,特点是需要“训练”,...

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