常用的神经网络算法
@曲奇4347：神经网络算法(计算机科学术语) - 搜狗百科
沈米15886441146…… 神经网络和粗集理论是智能信息处理的两种重要的方法,其任务是从大量观察和实验数据中获取知识、表达知识和推理决策规则.粗集理论是基于不可分辩性思想和知识简化方法,从数据中推理逻辑规则,适合于数据简化、数据相关性查找、发...
@曲奇4347：问一下大家神经网络算法有多少种啊,说能科普一下啊 -
沈米15886441146…… 神经网络就是一种算法,只是说比较大,属于大型算法.里面有一些协助的小算法,比如bp,rnn,lstm 属于神经网络结构. 这个没几个月说不清楚的
@曲奇4347：什么是人工神经网络及其算法实现方式
沈米15886441146…… 数学工具,实现两组数据的映射(类似函数的映射,不同的是它强大地实现了两组任意阶矩阵之间的映射关系) 最经典的算法是:BP算法. 其思想是利用误差作为修正映射精确度的指导,最终实现符合要求的映射.
@曲奇4347：神经网络算法是什么? -
沈米15886441146…… 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、一般结构、相关术语...
@曲奇4347：BP神经网络算法的介绍 -
沈米15886441146…… 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,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer).
@曲奇4347：手写数字识别的神经网络算法有哪些 -
沈米15886441146…… 看数字图片而定.如果图片较小并且质量还不错,那么通过2层的神经网络就能胜任.对于MNIst数据集(28*28的手写数字),2层神经网络准确率可达99%,svm也有98%以上.以上实现非常简单,matlab已经有现成工具箱.卷积神经网络通常用于更加复杂的场合,闭合是被图像内容等.在MNIST数据集上cnn可达99.7%准确率,但是实现起来较为复杂,需要通过开源框架caffe,keras等进行编程.如果对准确率要求没有达到小数点后两位的程度,用简单的svm,神经网络,softmax等调调参数就行了.
@曲奇4347：神经网络模型的介绍 -
沈米15886441146…… 神经网络(Neural Networks,NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习系统.神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理...
沈米15886441146…… 神经网络和粗集理论是智能信息处理的两种重要的方法,其任务是从大量观察和实验数据中获取知识、表达知识和推理决策规则.粗集理论是基于不可分辩性思想和知识简化方法,从数据中推理逻辑规则,适合于数据简化、数据相关性查找、发...
@曲奇4347：问一下大家神经网络算法有多少种啊,说能科普一下啊 -
沈米15886441146…… 神经网络就是一种算法,只是说比较大,属于大型算法.里面有一些协助的小算法,比如bp,rnn,lstm 属于神经网络结构. 这个没几个月说不清楚的
@曲奇4347：什么是人工神经网络及其算法实现方式
沈米15886441146…… 数学工具,实现两组数据的映射(类似函数的映射,不同的是它强大地实现了两组任意阶矩阵之间的映射关系) 最经典的算法是:BP算法. 其思想是利用误差作为修正映射精确度的指导,最终实现符合要求的映射.
@曲奇4347：神经网络算法是什么? -
沈米15886441146…… 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、一般结构、相关术语...
@曲奇4347：BP神经网络算法的介绍 -
沈米15886441146…… 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,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer).
@曲奇4347：手写数字识别的神经网络算法有哪些 -
沈米15886441146…… 看数字图片而定.如果图片较小并且质量还不错,那么通过2层的神经网络就能胜任.对于MNIst数据集(28*28的手写数字),2层神经网络准确率可达99%,svm也有98%以上.以上实现非常简单,matlab已经有现成工具箱.卷积神经网络通常用于更加复杂的场合,闭合是被图像内容等.在MNIST数据集上cnn可达99.7%准确率,但是实现起来较为复杂,需要通过开源框架caffe,keras等进行编程.如果对准确率要求没有达到小数点后两位的程度,用简单的svm,神经网络,softmax等调调参数就行了.
@曲奇4347：神经网络模型的介绍 -
沈米15886441146…… 神经网络(Neural Networks,NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习系统.神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理...
