几种常用的神经网络
@逯律6449：人工神经网络(自适应非线性动态系统) - 搜狗百科
唐程14799928914…… BP网络,径向基网络,递归网络,主要区别在反馈函数.
@逯律6449：神经网络的分类 -
唐程14799928914…… 神经网络有多种分类方式,例如,按网络性能可分为连续型与离散型网络,确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络.本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络. 前向神经网络是数...
@逯律6449：哪些神经网络可以用在图像特征提取上 -
唐程14799928914…… BP神经网络、离散Hopfield网络、LVQ神经网络等等都可以.1.BP(Back Propagation)神经网络是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....
@逯律6449：人工神经网络常用的网络结构有哪些 -
唐程14799928914…… 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. ann:人工神经网络(Artificial Neural ...
@逯律6449：神经网络的分类有哪些?
唐程14799928914…… 神经网络分类编辑网络分类人工神经网络按其模型结构大体可以分为前馈型网络也称为多层感知机网络)和反馈型网络(也称为Hopfield网络)两大类,前者在数学上可以看作是一类大规模的非线性映射系统,后者则是一类大规模的非线性动力学系统
@逯律6449：神经网络有多少种模型?
唐程14799928914…… 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
@逯律6449：神经网络主要的分类是什么?
唐程14799928914…… 神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络
@逯律6449：前向神经是什么类型的神经网络?是前反馈神经网络吗? -
唐程14799928914…… 神经网络有前馈神经网络和反馈神经网络,前向神经网络也就是前馈神经网络. 前馈型网络 各神经元接收前一层的输入,并输出给下一层,没有反馈.节点分为两类,即输入节点和计算节点,每一个计算节点可有多个输入,但只有一个输出,通常前馈型网络可分为不同的层,第i层的输入只与第i-1层的输出相连,输入与输出节点与外界相连,而其他中间层则称为隐层. 反馈型网络 所有节点都是计算节点,同时可接收输入,并向外界输出. 常见的前馈神经网络有BP网络,RBF网络等.
@逯律6449：前馈神经网络的分类 -
唐程14799928914…… 单层前馈神经网络是最简单的一种人工神经网络,其只包含一个输出层,输出层上节点的值(输出值)通过输入值乘以权重值直接得到.取出其中一个元进行讨论,其输入到输出的变换关系为 上式中, 是输入特征向量, 是 到 的连接权,输出量 是按照不同特征的分类结果. 多层前馈神经网络有一个输入层,中间有一个或多个隐含层,有一个输出层.多层感知器网络中的输入与输出变换关系为这时每一层相当于一个单层前馈神经网络,如对第层,它形成一个维的超平面.它对于该层的输入模式进行线性分类,但是由于多层的组合,最终可以实现对输入模式的较复杂的分类.
唐程14799928914…… BP网络,径向基网络,递归网络,主要区别在反馈函数.
@逯律6449：神经网络的分类 -
唐程14799928914…… 神经网络有多种分类方式,例如,按网络性能可分为连续型与离散型网络,确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络.本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络. 前向神经网络是数...
@逯律6449：哪些神经网络可以用在图像特征提取上 -
唐程14799928914…… BP神经网络、离散Hopfield网络、LVQ神经网络等等都可以.1.BP(Back Propagation)神经网络是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....
@逯律6449：人工神经网络常用的网络结构有哪些 -
唐程14799928914…… 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. ann:人工神经网络(Artificial Neural ...
@逯律6449：神经网络的分类有哪些?
唐程14799928914…… 神经网络分类编辑网络分类人工神经网络按其模型结构大体可以分为前馈型网络也称为多层感知机网络)和反馈型网络(也称为Hopfield网络)两大类,前者在数学上可以看作是一类大规模的非线性映射系统,后者则是一类大规模的非线性动力学系统
@逯律6449：神经网络有多少种模型?
唐程14799928914…… 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
@逯律6449：神经网络主要的分类是什么?
唐程14799928914…… 神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络
@逯律6449：前向神经是什么类型的神经网络?是前反馈神经网络吗? -
唐程14799928914…… 神经网络有前馈神经网络和反馈神经网络,前向神经网络也就是前馈神经网络. 前馈型网络 各神经元接收前一层的输入,并输出给下一层,没有反馈.节点分为两类,即输入节点和计算节点,每一个计算节点可有多个输入,但只有一个输出,通常前馈型网络可分为不同的层,第i层的输入只与第i-1层的输出相连,输入与输出节点与外界相连,而其他中间层则称为隐层. 反馈型网络 所有节点都是计算节点,同时可接收输入,并向外界输出. 常见的前馈神经网络有BP网络,RBF网络等.
@逯律6449：前馈神经网络的分类 -
唐程14799928914…… 单层前馈神经网络是最简单的一种人工神经网络,其只包含一个输出层,输出层上节点的值(输出值)通过输入值乘以权重值直接得到.取出其中一个元进行讨论,其输入到输出的变换关系为 上式中, 是输入特征向量, 是 到 的连接权,输出量 是按照不同特征的分类结果. 多层前馈神经网络有一个输入层,中间有一个或多个隐含层,有一个输出层.多层感知器网络中的输入与输出变换关系为这时每一层相当于一个单层前馈神经网络,如对第层,它形成一个维的超平面.它对于该层的输入模式进行线性分类,但是由于多层的组合,最终可以实现对输入模式的较复杂的分类.
