人工神经网络学习步骤
@明径5455：利用人工神经网络建立模型的步骤 -
壤顷15990257231…… 人工神经网络有很多种,我只会最常用的BP神经网络.不同的网络有不同的结构和不同的学习算法. 简单点说,人工神经网络就是一个函数.只是这个函数有别于一般的函数.它比普通的函数多了一个学习的过程. 在学习的过程中,它根据正确结果不停地校正自己的网络结构,最后达到一个满意的精度.这时,它才开始真正的工作阶段. 学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件.利用该软件,你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型. 如果你想自己编程实现人工神经网络,那就需要找一本有关的书籍,专门看神经网络学习算法的那部分内容.因为“学习算法”是人工神经网络的核心.最常用的BP人工神经网络,使用的就是BP学习算法.
@明径5455：神经网络(深度学习)的几个基础概念 -
壤顷15990257231…… 从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种.传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层.其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适.而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的.具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层,而且加入的是一个层级.输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说,原来多层神经网络做的步骤是:特征映射到值.特征是人工挑选.深度学习做的步骤是 信号->特征->值. 特征是由网络自己选择.
@明径5455：自学bp神经网络要有什么基础?? -
壤顷15990257231…… 简介:BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需...
@明径5455：什么神经网络训练学习?学习有哪几种方式? -
壤顷15990257231…… 神经网络的学习算法很多 , 根据一种广泛采用的分类方法 , 可将神经网络的学习算法 归纳为 3 类 . 一类是有导师学习 , 一类为无导师学习 , 还有一类是灌输式学习 .《人工神经网络教程》(韩力群)
@明径5455：“深度学习”和“多层神经网络”的区别 -
壤顷15990257231…… 深度学习”和“多层神经网络”的区别 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示.多层神经...
@明径5455：数学建模里人工神经网络到底是什么流程,数据预处理,隐层数,权值,传输函数是什么关系.这个模型的作用 -
壤顷15990257231…… 关系实际上就是关系模式在某一时刻的状态或内容.也就是说,关系模式是型,关系是它的值.关系模式是静态的、稳定的,而关系是动态的、随时间不断变化的,因为关系操作在不断地更新着数据库中的数据. 但在实际当中,常常把关系模式和关系统称为关系,读者可以从上下文中加以区别.
@明径5455：Hopfield 神经网络有哪几种训练方法 -
壤顷15990257231…… 人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等.目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等.根据连接的拓扑结构,神经网络模型可以...
@明径5455：什么是人工神经网络? -
壤顷15990257231…… 是一种人工智能算法,主要用于求解那些解空间比较大且不一定能求得最有解的问题.主要是模拟人的神经网络自学习能力所产生的. matlab里面有一个最简单的标准的工具箱,可以试一下.
@明径5455：bp神经网络的实现办法? -
壤顷15990257231…… 使干预审办法,不在现场,看见神经网络,并不在现场录下神经网络来.
@明径5455：什么是网络神经 -
壤顷15990257231…… 一.一些基本常识和原理 [什么叫神经网络?] 人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式.逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程;它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以...
壤顷15990257231…… 人工神经网络有很多种,我只会最常用的BP神经网络.不同的网络有不同的结构和不同的学习算法. 简单点说,人工神经网络就是一个函数.只是这个函数有别于一般的函数.它比普通的函数多了一个学习的过程. 在学习的过程中,它根据正确结果不停地校正自己的网络结构,最后达到一个满意的精度.这时,它才开始真正的工作阶段. 学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件.利用该软件,你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型. 如果你想自己编程实现人工神经网络,那就需要找一本有关的书籍,专门看神经网络学习算法的那部分内容.因为“学习算法”是人工神经网络的核心.最常用的BP人工神经网络,使用的就是BP学习算法.
@明径5455：神经网络(深度学习)的几个基础概念 -
壤顷15990257231…… 从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种.传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层.其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适.而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的.具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层,而且加入的是一个层级.输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说,原来多层神经网络做的步骤是:特征映射到值.特征是人工挑选.深度学习做的步骤是 信号->特征->值. 特征是由网络自己选择.
@明径5455：自学bp神经网络要有什么基础?? -
壤顷15990257231…… 简介:BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需...
@明径5455：什么神经网络训练学习?学习有哪几种方式? -
壤顷15990257231…… 神经网络的学习算法很多 , 根据一种广泛采用的分类方法 , 可将神经网络的学习算法 归纳为 3 类 . 一类是有导师学习 , 一类为无导师学习 , 还有一类是灌输式学习 .《人工神经网络教程》(韩力群)
@明径5455：“深度学习”和“多层神经网络”的区别 -
壤顷15990257231…… 深度学习”和“多层神经网络”的区别 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示.多层神经...
@明径5455：数学建模里人工神经网络到底是什么流程,数据预处理,隐层数,权值,传输函数是什么关系.这个模型的作用 -
壤顷15990257231…… 关系实际上就是关系模式在某一时刻的状态或内容.也就是说,关系模式是型,关系是它的值.关系模式是静态的、稳定的,而关系是动态的、随时间不断变化的,因为关系操作在不断地更新着数据库中的数据. 但在实际当中,常常把关系模式和关系统称为关系,读者可以从上下文中加以区别.
@明径5455：Hopfield 神经网络有哪几种训练方法 -
壤顷15990257231…… 人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等.目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等.根据连接的拓扑结构,神经网络模型可以...
@明径5455：什么是人工神经网络? -
壤顷15990257231…… 是一种人工智能算法,主要用于求解那些解空间比较大且不一定能求得最有解的问题.主要是模拟人的神经网络自学习能力所产生的. matlab里面有一个最简单的标准的工具箱,可以试一下.
@明径5455：bp神经网络的实现办法? -
壤顷15990257231…… 使干预审办法,不在现场,看见神经网络,并不在现场录下神经网络来.
@明径5455：什么是网络神经 -
壤顷15990257231…… 一.一些基本常识和原理 [什么叫神经网络?] 人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式.逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程;它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以...
