mlp神经网络原理
@郗澜4760：为什么多层神经网络可以解决异或问题 -
印素18693238784…… BP神经网络,指的是用了“BP算法”进行训练的“多层感知器模型”. 多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)是一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上,可以解决任何线性不可分问题. 不要把算法和网络搞混了.
@郗澜4760：英文字符识别的设计有人会做吗
印素18693238784…… 神经网络MLP,或者朴素贝叶斯. MLP识别手写英文,原理是划分16乘16的格子,然后196个第一层输入. 再设定一些隐含层,最后输出层神经元的个数就是目标函数的个数. 有很多现成的算法,去图书馆查.
@郗澜4760：标准的BP网络不懂 -
印素18693238784…… BP网络是指非线性变换单元组成的前馈网络,它可以处理复杂的非线性问题.BP网络实质就是多层感知器(Multi-LayerPerceptron—MLP),由于其学习算法采用了BP算法,所以称为BP网络.其由输入层、隐含层和输出层组成.
@郗澜4760：神经网络的工作原理是什么?
印素18693238784…… 神经网络是通过对人脑的基本单元神经元的建模和联接,探索模拟人脑神经系统功能的模型,并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统
@郗澜4760：svm和mlp谁的处理速度比较快 -
印素18693238784…… 单纯比较速度并没有意义,因为两种方法的原理完全不同,但从得到全局最优解的角度来看,SVM效果较好. 一、SVM可以发现全局最优,而BP算法通常只能获得局部最优 SVM学习问题可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法...
@郗澜4760：神经网络预测原理! -
印素18693238784…… Back Propagation BP (Back Propagation)神经网络,即误差反传误差反向传抄播算法的学习过程,由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成.输入层各神经元负责袭接收来自外界的输入信息,并传递给中间层各神经元;中间层是内部信息处理层,负责信息变换,根据信息变化2113能力的需求,中间层(隐含层)可以设计为单隐层5261或者多隐层结构;最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息,4102经进一步处理后,完成一次学习的正向1653传播处理过程,由输出层向外界输出信息处理结果.神经网络很多种,BP神经网络最常用.
@郗澜4760：如何快速学习matlab BP神经网络 -
印素18693238784…… 如何快速学习matlab BP神经网络 我不知道你是要深入的了解其原理,还是只是用用而已…… 对于我来说,我基本上是着眼于BP神经网络的应用,分类啊,拟合(预测)啊.而对于原理,我只能说我不是很了解,看过一些,但是似懂非懂.综合,我推荐《MATLAB神经网络43个案例分析》这本书吧,大部分是着眼于应用,即直接调用MATLAB的函数来实现神经网络的搭建,训练,应用,而这本书的第一章给出了自己实现BP神经网络的例子和程序(不调用MATLAB的神经网络方面的函数) 要深入原理的话,读原码最好了, 不过读matlab工具箱的原码比较繁杂,你可以看这个简化版的:
@郗澜4760：如何用matlab建立 mlp nn -
印素18693238784…… 多层反馈RNN(Recurrent neural Network、循环神经网络)神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络.这种网络的内部状态可以展示动态时序行为.不同于前馈神经网络的是,RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列,这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等.
@郗澜4760：在深度学习中,DNN分类器和MLP分类器有区别吗 -
印素18693238784…… 我觉得大体是一样的.DNN(深度神经网络)这个概念其实比较宽泛吧,比较深的网络都好这么称呼吧,就是一些卷积神经网络和循环神经网络.但是一般说DNN的时候指的就是多层普通的神经网络(别的具体的可能会特别说明),也就是MLP(多层感知机).有区别的情况,就是DNN是一个更大的概念.
@郗澜4760：R语言MLP函数的输出结果表示什么,看不懂
印素18693238784…… MLP这个其实还是很好懂的,你不仅要将RSNNS包对应的pdf文档仔细阅读,更需要的是进入SNNS的网站查看文档.Stuttgart Neural Network Simulator(SNNS)是德国斯图加特大学开发的优秀神经网络仿真软件,为国外的神经网络研究者所广泛...
印素18693238784…… BP神经网络,指的是用了“BP算法”进行训练的“多层感知器模型”. 多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)是一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上,可以解决任何线性不可分问题. 不要把算法和网络搞混了.
@郗澜4760：英文字符识别的设计有人会做吗
印素18693238784…… 神经网络MLP,或者朴素贝叶斯. MLP识别手写英文,原理是划分16乘16的格子,然后196个第一层输入. 再设定一些隐含层,最后输出层神经元的个数就是目标函数的个数. 有很多现成的算法,去图书馆查.
@郗澜4760：标准的BP网络不懂 -
印素18693238784…… BP网络是指非线性变换单元组成的前馈网络,它可以处理复杂的非线性问题.BP网络实质就是多层感知器(Multi-LayerPerceptron—MLP),由于其学习算法采用了BP算法,所以称为BP网络.其由输入层、隐含层和输出层组成.
@郗澜4760：神经网络的工作原理是什么?
印素18693238784…… 神经网络是通过对人脑的基本单元神经元的建模和联接,探索模拟人脑神经系统功能的模型,并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统
@郗澜4760：svm和mlp谁的处理速度比较快 -
印素18693238784…… 单纯比较速度并没有意义,因为两种方法的原理完全不同,但从得到全局最优解的角度来看,SVM效果较好. 一、SVM可以发现全局最优,而BP算法通常只能获得局部最优 SVM学习问题可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法...
@郗澜4760：神经网络预测原理! -
印素18693238784…… Back Propagation BP (Back Propagation)神经网络,即误差反传误差反向传抄播算法的学习过程,由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成.输入层各神经元负责袭接收来自外界的输入信息,并传递给中间层各神经元;中间层是内部信息处理层,负责信息变换,根据信息变化2113能力的需求,中间层(隐含层)可以设计为单隐层5261或者多隐层结构;最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息,4102经进一步处理后,完成一次学习的正向1653传播处理过程,由输出层向外界输出信息处理结果.神经网络很多种,BP神经网络最常用.
@郗澜4760：如何快速学习matlab BP神经网络 -
印素18693238784…… 如何快速学习matlab BP神经网络 我不知道你是要深入的了解其原理,还是只是用用而已…… 对于我来说,我基本上是着眼于BP神经网络的应用,分类啊,拟合(预测)啊.而对于原理,我只能说我不是很了解,看过一些,但是似懂非懂.综合,我推荐《MATLAB神经网络43个案例分析》这本书吧,大部分是着眼于应用,即直接调用MATLAB的函数来实现神经网络的搭建,训练,应用,而这本书的第一章给出了自己实现BP神经网络的例子和程序(不调用MATLAB的神经网络方面的函数) 要深入原理的话,读原码最好了, 不过读matlab工具箱的原码比较繁杂,你可以看这个简化版的:
@郗澜4760：如何用matlab建立 mlp nn -
印素18693238784…… 多层反馈RNN(Recurrent neural Network、循环神经网络)神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络.这种网络的内部状态可以展示动态时序行为.不同于前馈神经网络的是,RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列,这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等.
@郗澜4760：在深度学习中,DNN分类器和MLP分类器有区别吗 -
印素18693238784…… 我觉得大体是一样的.DNN(深度神经网络)这个概念其实比较宽泛吧,比较深的网络都好这么称呼吧,就是一些卷积神经网络和循环神经网络.但是一般说DNN的时候指的就是多层普通的神经网络(别的具体的可能会特别说明),也就是MLP(多层感知机).有区别的情况,就是DNN是一个更大的概念.
@郗澜4760：R语言MLP函数的输出结果表示什么,看不懂
印素18693238784…… MLP这个其实还是很好懂的,你不仅要将RSNNS包对应的pdf文档仔细阅读,更需要的是进入SNNS的网站查看文档.Stuttgart Neural Network Simulator(SNNS)是德国斯图加特大学开发的优秀神经网络仿真软件,为国外的神经网络研究者所广泛...
