1000本電子專業(yè)書籍免費(fèi)大放送https://bbs.elecfans.com/forum.php?mod=viewthread&tid=287358&fromuid=286650061《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建造》.pdf(10M)希望大家多頂頂,提升提升人氣。
2013-01-22 08:38:39
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出,而對(duì)如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚,那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”,通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在傳感器數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用針對(duì)壓力傳感器對(duì)溫度的交叉靈敏度,采用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理,消除溫度對(duì)壓力傳感器的影響,大大提高了傳感器的穩(wěn)定性及其精度,效果良好。關(guān)鍵詞
2009-08-11 20:23:46
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu),它的提出是為了解決一些非線性,非平穩(wěn),復(fù)雜的實(shí)際問題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢?
2019-08-01 08:06:21
物體所作出的交互反應(yīng),是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在:①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來的;②各神經(jīng)元的連接權(quán),即突觸權(quán)值,用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-10-23 16:16:02
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
有提供編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)程序服務(wù)的嗎?
2011-12-10 13:50:46
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)50例
2012-11-28 16:49:56
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
大家有知道labview中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM的工具包是哪個(gè)嗎?求分享一下,有做這方面的朋友也可以交流一下,大家共同進(jìn)步
2017-10-13 11:41:43
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹
2018-01-04 13:41:23
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到STM32最近在做的一個(gè)項(xiàng)目需要用到網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擬合,并且將擬合得到的結(jié)果用作控制,就在想能不能直接在單片機(jī)上做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算,這樣就可以實(shí)時(shí)計(jì)算,不依賴于上位機(jī)。所以要解決的主要是兩個(gè)
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
2012-08-05 21:01:08
近年來,深度學(xué)習(xí)的繁榮,尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,顛覆了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程的時(shí)代,將人工智能的浪潮推到了歷史最高點(diǎn)。然而,盡管各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮,但往往模型性能越高,對(duì)超參數(shù)的要求也越來越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hiton始終堅(jiān)持計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣思考,用直覺而非規(guī)則。盡管這一觀點(diǎn)被無數(shù)人質(zhì)疑過無數(shù)次,但隨著數(shù)據(jù)的不斷增長和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷進(jìn)步,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始在語音和圖像等方面超越基于邏輯的人工
2018-06-05 10:11:50
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是什么?Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱在同步中的應(yīng)用有哪些?
2021-04-26 06:42:29
請(qǐng)問:我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷,在NI官網(wǎng)找到了機(jī)器學(xué)習(xí)工具包(MLT),但是里面沒有關(guān)于這部分VI的幫助文檔,對(duì)于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個(gè)范例有很多不懂的地方,比如
2017-02-22 16:08:08
習(xí)神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)是如何一直沒有具體實(shí)現(xiàn)一下:現(xiàn)看到一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對(duì)應(yīng)的輸出數(shù)據(jù):我們這里設(shè)置:1:節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置:輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點(diǎn)
2021-08-18 07:25:21
`本篇主要介紹:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟:訓(xùn)練與預(yù)測(cè)、訓(xùn)練的兩階段:正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達(dá)訓(xùn)練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
前言前面我們通過notebook,完成了在PYNQ-Z2開發(fā)板上編寫并運(yùn)行python程序。我們的最終目的是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),完成手寫的數(shù)字識(shí)別。在這之前,有必要講一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和工作原理。何為
2019-03-03 22:10:19
電子發(fā)燒友總結(jié)了以“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為主題的精選干貨,今后每天一個(gè)主題為一期,希望對(duì)各位有所幫助?。c(diǎn)擊標(biāo)題即可進(jìn)入頁面下載相關(guān)資料)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實(shí)例(pdf彩版)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門資料MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析《matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)》深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-05-07 19:18:14
今天學(xué)習(xí)了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別是自適應(yīng)諧振(ART)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自組織映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。整體感覺不是很難,只不過一些最基礎(chǔ)的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)的一個(gè)代表,競(jìng)爭(zhēng)型學(xué)習(xí)
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先給出只包含一個(gè)隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)): BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)由兩部分組成:前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前饋的,其權(quán)重都不回送到輸入單元,或前一層輸出單元(數(shù)據(jù)信息是單向
2019-07-21 04:00:00
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-08-20 12:05:29
優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法有哪些?
2022-09-06 09:52:36
何謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理指令?有什么作用?Armv8.1-M核心實(shí)施選項(xiàng)包括哪些?
2021-06-29 09:07:44
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
inference在設(shè)備端上做。嵌入式設(shè)備的特點(diǎn)是算力不強(qiáng)、memory小??梢酝ㄟ^對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做量化來降load和省memory,但有時(shí)可能memory還吃緊,就需要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在memory使用上做進(jìn)一步優(yōu)化
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理?
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么,鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史,您為什么還會(huì)在意它呢? 對(duì)于這些非常中肯的問題,我們似乎可以給出相對(duì)簡(jiǎn)明的答案。
2019-07-17 07:21:50
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用轉(zhuǎn)載****地址:http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢(shì),作為一個(gè)
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
模型。第 3 部分將研究使用專用 AI 微控制器測(cè)試模型的特定用例。什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是系統(tǒng)或神經(jīng)元結(jié)構(gòu),使人工智能能夠更好地理解數(shù)據(jù),使其能夠解決復(fù)雜的問題。雖然有許多網(wǎng)絡(luò)類型,但本系
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?ImageNet-2010網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的?有哪些基本參數(shù)?
2021-06-17 11:48:22
最近在看人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存算一體這些方面的ADC設(shè)計(jì)方向,貌似跟一般的ADC方向是一樣的,都是希望朝著低功耗高精度和高速發(fā)展,在這幾個(gè)或其他特殊的方向各位有什么見解呢?
2021-06-24 08:17:34
最近在學(xué)習(xí)電機(jī)的智能控制,上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制,這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力,可以通過對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
2018-01-04 13:37:27
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性
2021-04-30 06:58:13
基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
2018-01-04 13:38:52
`點(diǎn)擊學(xué)習(xí)>>《龍哥手把手教你學(xué)LabVIEW視覺設(shè)計(jì)》視頻教程用LabVIEW實(shí)現(xiàn)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)曲線擬合,感謝LabVIEW的矩陣運(yùn)算函數(shù),程序流程較之文本型語言清晰很多。[hide] [/hide]`
2011-12-13 16:41:43
如何用stm32cube.ai簡(jiǎn)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射?如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
2021-10-11 08:05:42
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測(cè)的計(jì)算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括:輸入層:根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層:使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層,以提高模型的預(yù)測(cè)能力輸出層:基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測(cè)
2021-07-12 08:02:11
人工智能下面有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)分支?如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)方法去解決機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類問題?
2021-06-16 08:09:03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡(jiǎn)稱,是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺感官傳來的大量圖像信息后,能迅速做出反應(yīng)
2019-08-08 06:11:30
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AI中具有舉足輕重的地位,除了找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之外,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)它,同時(shí)優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計(jì)算并不總是一個(gè)選項(xiàng),尤其是當(dāng)
2021-11-09 08:06:27
應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬污水生物處理(1.浙江工業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院, 杭州 310014; 2.鎮(zhèn)江水工業(yè)公司排水管理處,鎮(zhèn)江 212003)摘要:針對(duì)復(fù)雜的非線性污水生物處理過程,開發(fā)了徑向基函數(shù)的人工
2009-08-08 09:56:00
本文提出了一個(gè)基于FPGA 的信息處理的實(shí)例:一個(gè)簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語言描述,該數(shù)據(jù)流采用模塊化的程序設(shè)計(jì),并考慮了模塊間數(shù)據(jù)傳輸信號(hào)同 步的問題,有效地解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問題。
2021-05-06 07:22:07
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用,尤其是具有分布存儲(chǔ)、并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織以及非線性映射等特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用更加廣泛。嵌入式便攜設(shè)備也越來越多地得到應(yīng)用,多數(shù)是基于ARM內(nèi)核及現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列
2019-09-20 06:15:20
求助地震波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序,共同交流!!
2013-05-11 08:14:19
小女子做基于labview的蒸發(fā)過程中液位的控制,想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制,請(qǐng)問這個(gè)控制方法可以嗎?有誰會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
求助大神 小的現(xiàn)在有個(gè)難題: 一組車重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)一個(gè)車重的最終數(shù)值(一個(gè)一維數(shù)組輸入對(duì)應(yīng)輸出一個(gè)數(shù)值) 這其中可能經(jīng)過均值、方差、去掉N個(gè)最大值、、、等等的計(jì)算 我的目的就是弄清楚這個(gè)中間計(jì)算過程 最近實(shí)在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 請(qǐng)教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
2016-07-14 13:35:44
求大神給一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的源代碼。
2016-04-19 17:15:29
最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
的研究具有重要意義.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)相結(jié)合的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),把它應(yīng)用于語音識(shí)別系統(tǒng),使系統(tǒng)不僅具有非線性、自適應(yīng)性、魯棒性和自學(xué)習(xí)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本來的優(yōu)勢(shì),也具有模糊推理和模糊劃分等模糊邏輯全文下載
2010-05-06 09:05:35
脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式有哪幾種?
2021-10-26 06:58:01
脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)在FPGA上的實(shí)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類功能,有報(bào)酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
我在matlab中訓(xùn)練好了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,想在labview中調(diào)用,請(qǐng)問應(yīng)該怎么做呢?或者labview有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包嗎?
2018-07-05 17:32:32
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論依照簡(jiǎn)明易懂、便于軟件實(shí)現(xiàn)、鼓勵(lì)探索的原則介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。內(nèi)容包括:智能系統(tǒng)描述模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的特點(diǎn);基本人工神經(jīng)元模型,人工神經(jīng)
2009-01-13 14:58:5755 提出基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法AINEN。在用Bagging生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成之后,將人工免疫網(wǎng)絡(luò)的原理應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成,組成了一個(gè)從微觀上看是一個(gè)一個(gè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而
2009-04-10 08:49:0818 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門活躍的邊緣性交叉學(xué)科.研究它的發(fā)展過程和前沿問題,具有重要的理論意義
2010-03-06 13:39:013296 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容有哪些?
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要考慮網(wǎng)絡(luò)連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、神經(jīng)元的特征、學(xué)習(xí)規(guī)則等。目前,已有近40種神經(jīng)
2010-03-06 13:42:451564 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)有哪些?
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突出的優(yōu)點(diǎn)
(1)可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系; (2)所有定量或定性
2010-03-06 13:48:1524281 將 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型應(yīng)用于天線設(shè)計(jì)中,可以提高天線設(shè)計(jì)的效率和精度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一旦被訓(xùn)練成功,再次使用其進(jìn)行天線設(shè)計(jì)時(shí),可以充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和泛化能力,提高
2011-06-22 16:42:1667 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetworks,簡(jiǎn)寫為ANNs)也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNs)或稱作連接模型(ConnectionistModel),它是一種模范動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征,進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這
2011-08-16 17:12:310 回顧了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展歷史,并介紹了其在信息、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)、控制等領(lǐng)域的應(yīng)用及研究現(xiàn)狀。隨著人們對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷地探索和研究,并將其與一些傳統(tǒng)方法相結(jié)合,將
2012-01-11 14:38:4026 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——第六代計(jì)算機(jī)的實(shí)現(xiàn)-1992-7-科學(xué)普及出版社-周繼成。
2016-04-12 11:08:590 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建造,有需要的朋友下來看看。
2016-04-12 11:13:070 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輔助資料,學(xué)習(xí),幫助很大。
2016-05-06 16:57:534 本文主要對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)進(jìn)行了描述,主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、發(fā)展、特點(diǎn)、結(jié)構(gòu)、模型。 本文是個(gè)科普文,來自網(wǎng)絡(luò)資料的整理。 一、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial
2017-11-15 15:41:3936833 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( Artificial Neural Networks, 簡(jiǎn)寫為ANNs)也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或稱作連接模型,是對(duì)人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特性的抽象和模擬。
2018-11-24 09:21:1114868 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種,一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):一般指生物的大腦神經(jīng)元,細(xì)胞,觸點(diǎn)等組成的網(wǎng)絡(luò),用于產(chǎn)生生物的意識(shí),幫助生物進(jìn)行思考和行動(dòng)。
2018-11-24 09:25:3222033 什么是人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),大腦的結(jié)構(gòu)越簡(jiǎn)單,那么智商就越低。單細(xì)胞生物是智商最低的了。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一樣的,網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜它就越強(qiáng)大,所以我們需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這里的深度是指層數(shù)多,層數(shù)越多那么構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就越復(fù)雜。
2019-07-04 11:30:243713 、良好的自組織自學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn)。BP(BackPropagation )算法又稱為誤差反向傳播算法,是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在理論上可以逼近任意函數(shù),基本的結(jié)構(gòu)由非線性變化單元組成,具有很強(qiáng)的非線性映射能力。而且網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)、各層的處理單元數(shù)及網(wǎng)絡(luò)的學(xué)
2021-01-20 10:18:308 、良好的自組織自學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn)。BP(BackPropagation )算法又稱為誤差反向傳播算法,是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在理論上可以逼近任意函數(shù),基本的結(jié)構(gòu)由非線性變化單元組成,具有很強(qiáng)的非線性映射能力。而且網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)、各層的處理單元數(shù)及網(wǎng)絡(luò)的學(xué)
2021-01-20 10:18:300 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念: 在對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上, 用數(shù)理方法從信息處理的角度對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象, 并建立某種簡(jiǎn)化模型, 稱之為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 是對(duì)人腦的簡(jiǎn)化、抽象以及模擬,是一種旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理系統(tǒng)。
2021-02-05 14:05:0013 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類和其應(yīng)用說明。
2021-04-21 09:51:365 功能的適應(yīng)組合,將這樣的系統(tǒng)統(tǒng)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)。本文從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以及控制理論如何與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,詳細(xì)的論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的應(yīng)用以及發(fā)展
2021-05-27 15:02:1112 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,CNN)是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由于其出色的性能
2023-08-21 16:41:481662 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三大特點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,其具有三大特點(diǎn):局部感知、參數(shù)共享和下采樣。 一、局部感知 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-08-21 16:49:323047 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三大特點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域
2023-08-21 16:49:391144 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network, ANN)是一種模仿人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型,也被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural
2023-08-22 16:45:182941
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