近些年來，隨著新細菌種類不斷被發(fā)現(xiàn)，雖然基于已知分類訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡分類器通過交叉驗證達到了很高的測量準確性，但部署模型仍具有高的挑戰(zhàn)性，因為現(xiàn)實數(shù)據(jù)在不斷進化發(fā)展，并且將不可避免地包含以往訓練數(shù)據(jù)中從未出現(xiàn)過的基因組（OOD 輸入）。
2020-01-16 09:39:00
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神經(jīng)網(wǎng)絡50例
2012-11-28 16:49:56
神經(jīng)網(wǎng)絡Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
大家有知道labview中神經(jīng)網(wǎng)絡和SVM的工具包是哪個嗎？求分享一下，有做這方面的朋友也可以交流一下，大家共同進步
2017-10-13 11:41:43
神經(jīng)網(wǎng)絡基本介紹
2018-01-04 13:41:23
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應線性
2012-03-20 11:32:43
將神經(jīng)網(wǎng)絡移植到STM32最近在做的一個項目需要用到網(wǎng)絡進行擬合，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上做神經(jīng)網(wǎng)絡計算，這樣就可以實時計算，不依賴于上位機。所以要解決的主要是兩個
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
2012-08-05 21:01:08
基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡算法
2019-05-16 17:25:05
第1章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)分類——語音特征信號的分類
2020-04-28 08:05:42
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡
2013-07-08 15:17:13
請問：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機器學習工具包（MLT），但是里面沒有關于這部分VI的幫助文檔，對于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類“這個范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
習神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡，對于神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)是如何一直沒有具體實現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡模型用于訓練的輸入數(shù)據(jù):對應的輸出數(shù)據(jù):我們這里設置：1：節(jié)點個數(shù)設置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點
2021-08-18 07:25:21
前言前面我們通過notebook，完成了在PYNQ-Z2開發(fā)板上編寫并運行python程序。我們的最終目的是基于神經(jīng)網(wǎng)絡，完成手寫的數(shù)字識別。在這之前，有必要講一下神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念和工作原理。何為
2019-03-03 22:10:19
的回歸擬合——基于近紅外光譜的汽油辛烷值預測第26章 有導師學習神經(jīng)網(wǎng)絡的分類——鳶尾花種類識別第27章 無導師學習神經(jīng)網(wǎng)絡的分類——礦井突水水源判別第28章 支持向量機的分類——基于乳腺組織電阻抗特性
2017-06-01 18:01:12
今天學習了兩個神經(jīng)網(wǎng)絡，分別是自適應諧振（ART）神經(jīng)網(wǎng)絡與自組織映射（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡。整體感覺不是很難，只不過一些最基礎的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡是競爭學習的一個代表，競爭型學習
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡首先給出只包含一個隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型（兩層神經(jīng)網(wǎng)絡）： BP神經(jīng)網(wǎng)絡其實由兩部分組成：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡：神經(jīng)網(wǎng)絡是前饋的，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
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是根據(jù)人的認識過程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應的輸出，而對如何由輸入得到輸出的機理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個“網(wǎng)絡”，通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復雜的實際問題。那有哪些辦法能實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡呢？
2019-08-01 08:06:21
人工神經(jīng)網(wǎng)絡課件
2016-06-19 10:15:48
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
2019-08-20 12:05:29
優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡訓練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
以前的神經(jīng)網(wǎng)絡幾乎都是部署在云端（服務器上），設備端采集到數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡發(fā)送給服務器做inference（推理），結(jié)果再通過網(wǎng)絡返回給設備端。如今越來越多的神經(jīng)網(wǎng)絡部署在嵌入式設備端上，即
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)廣泛應用于圖像分類、目標檢測、語義分割以及自然語言處理等領域。首先分析了典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型為提高其性能增加網(wǎng)絡深度以及寬度的模型結(jié)構(gòu)，分析了采用注意力機制進一步提升模型性能的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，然后歸納
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點
2020-05-05 18:12:50
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的層級結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的常用框架
2020-12-29 06:16:44
列文章將只關注卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 （CNN）。CNN的主要應用領域是輸入數(shù)據(jù)中包含的對象的模式識別和分類。CNN是一種用于深度學習的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。此類網(wǎng)絡由一個輸入層、多個卷積層和一個輸出層組成。卷積層是最重
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡？ImageNet-2010網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
反饋神經(jīng)網(wǎng)絡算法
2020-04-28 08:36:58
最近在學習電機的智能控制，上周學習了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡具有任意非線性表達能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學習來實現(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)絡的辨識
2018-01-04 13:37:27
FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡關鍵問題分析基于FPGA的ANN實現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡的性能評估及局限性
2021-04-30 06:58:13
基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的辨識
2018-01-04 13:38:52
如何用stm32cube.ai簡化人工神經(jīng)網(wǎng)絡映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡？
2021-10-11 08:05:42
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預測的計算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡？神經(jīng)網(wǎng)絡包括：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，以提高模型的預測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預測
2021-07-12 08:02:11
人工智能下面有哪些機器學習分支？如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）方法去解決機器學習監(jiān)督學習下面的分類問題？
2021-06-16 08:09:03
神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱，是當前的研究熱點之一。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
2019-08-08 06:11:30
有提供編寫神經(jīng)網(wǎng)絡預測程序服務的嗎？
2011-12-10 13:50:46
求助地震波神經(jīng)網(wǎng)絡程序，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pid控制，請問這個控制方法可以嗎？有誰會神經(jīng)網(wǎng)絡pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
求助大神 小的現(xiàn)在有個難題： 一組車重實時數(shù)據(jù) 對應一個車重的最終數(shù)值（一個一維數(shù)組輸入對應輸出一個數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過均值、方差、去掉N個最大值、、、等等的計算 我的目的就是弄清楚這個中間計算過程 最近實在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡 請教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡好求神經(jīng)網(wǎng)絡程序
2016-07-14 13:35:44
最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡
2019-09-11 11:57:36
脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡（PCNN）在FPGA上的實現(xiàn)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分類功能，有報酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎網(wǎng)絡篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型被廣泛應用在圖像分類、物體檢測等機器
2021-12-14 07:35:25
提出了基于Dempster - Shafer 理論進行多個神經(jīng)網(wǎng)絡分類器組合的一種可行算法, 該算法考慮了每個分類器對不同類的識別能力不同這一經(jīng)驗知識. 在UCI 數(shù)據(jù)庫的分類和一個多傳感器融合
2009-07-17 08:12:37
36 本文致力于基于神經(jīng)網(wǎng)絡的通信信號調(diào)制類型識別器設計研究。論文提出了一種改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器，它采用7個特征參數(shù)，可以對CW、2FSK、4FSK、8FSK、2PSK、4PSK、8PSK、8QAM、16QA
2009-08-29 10:22:1010 提出了一種對經(jīng)過符號成形的數(shù)字信號調(diào)制方式進行識別的新算法，利用特征參數(shù)提取與神經(jīng)網(wǎng)絡分類器相結(jié)合對8 種常用數(shù)字信號進行識別。首先介紹了符號成形對信號瞬時參數(shù)提
2009-12-16 12:23:5513 為了實現(xiàn)對電機故障模式的自動識別與診斷，通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡分類功能及傳統(tǒng)電機故障診斷技術(shù)的分析，提出了一種利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行模式識別的方法。針對電機故障
2010-08-14 16:32:0618 文中提出了一種利用循環(huán)伏安法及神經(jīng)網(wǎng)絡對茶葉質(zhì)量進行評估的新方法，用穩(wěn)壓器連接鉑和玻碳作為電極，輸出電流的作為分析數(shù)據(jù)，通過主成分分析法（PCA）和線性判別分析法（LDA）對樣本進行基本分析，然后用一個神經(jīng)網(wǎng)絡作為分類器對樣本進行分類。實驗表明用循環(huán)伏安法和神經(jīng)網(wǎng)絡分類器能夠迅速準確的評估茶葉的質(zhì)量。
2015-12-24 15:43:107 針對現(xiàn)有人體行為識別系統(tǒng)識別精度不高，且不便于日常使用的缺點，提出了一種用于智能手表的神經(jīng)網(wǎng)絡分類算法。采用基于PCA 的特征提取方法對Apple Watch 智能手表采集到的三軸加速度數(shù)據(jù)進行
2017-10-30 15:55:4514 ，然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器進行缺陷識別與分類。其在實驗及實際工業(yè)生產(chǎn)中，均具有較高的識別率，可達到約90%，且還具有較好的板形識別效果。
2017-11-15 16:00:1812 ，已經(jīng)成為國家與網(wǎng)絡空間安全領域的關鍵性問題。針對社會安全事件攻擊行為分類，提出一種基于Spark平臺的分布式神經(jīng)網(wǎng)絡分類算法（ DNNC）。DNNC算法通過提取攻擊行為類型的相關屬性作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入數(shù)據(jù)，建立了各屬性與攻擊類
2017-11-24 16:36:3717 主題分類在內(nèi)容檢索和信息篩選中應用廣泛，其核心問題可分為兩部分：文本表示和分類模型。近年來，基于分布式詞向量對文本進行表示，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡作為分類器的文本主題分類方法取得了較好的分類效果。本文研究
2017-12-05 16:19:560 針對傳統(tǒng)的視網(wǎng)膜圖像處理步驟復雜、泛化性差、缺少完整的自動識別系統(tǒng)等問題，提出了一套完整的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的視網(wǎng)膜圖像自動識別系統(tǒng)。首先，對圖像進行去噪、歸一化、數(shù)據(jù)擴增等預處理；然后，設計了緊湊
2017-12-05 18:00:571 神經(jīng)網(wǎng)絡基本介紹，人工神經(jīng)網(wǎng)絡（簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡，Neural Network）是模擬人腦思維方式的數(shù)學模型。
神經(jīng)網(wǎng)絡是在現(xiàn)代生物學研究人腦組織成果的基礎上提出的，用來模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和行為。神經(jīng)網(wǎng)絡反映了人腦功能的基本特征，如并行信息處理、學習、聯(lián)想、模式分類、記憶等。
2017-12-06 15:07:500 維數(shù)約簡常用于避免高維數(shù)據(jù)，如圖像或文本中的維數(shù)災問題。然而，傳統(tǒng)的線性方法，如主成分分析（ Principal Component Analysis，PCA）和獨立成分分析（ Independent Component Analysis，ICA），均假設數(shù)據(jù)由低維空間線性組成。當數(shù)據(jù)具有非線性分布時，線性維數(shù)約簡往往不能有效獲得其低維嵌入子空間。 非線性嵌入技術(shù)如等距映射（lsometric Mapping，Isomap）算法和局部線性嵌入（Locally Linear Embedding，LLE） 算法等能在數(shù)據(jù)非線性分布時有效地獲得其低維嵌入子空間
2018-02-01 13:35:040 提出一種基于循環(huán)譜切片的通信輻射源個體識別方法。通過計算信號的循環(huán)譜密度矩陣，將循環(huán)譜密度切片作為初始高維特征，再采用主成分分析方法對其進行降維處理得到指紋特征矢量，最后采取概率神經(jīng)網(wǎng)絡分類器實現(xiàn)
2018-03-02 11:01:411 近年來，隨著深度學習在計算機視覺領域的廣泛應用，基于深度學習的視頻運動目標檢測受到廣大學者的青睞。這種方法的基本原理是利用大量目標樣本數(shù)據(jù)訓練一個基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的分類器，然后通過分類器在線檢測目標
2018-11-19 16:01:4422 本視頻主要詳細介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡分類，分別是BP神經(jīng)網(wǎng)絡、RBF（徑向基）神經(jīng)網(wǎng)絡、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡、線性神經(jīng)網(wǎng)絡、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡。
2019-04-02 15:29:2212598 但對普通開發(fā)者來說，最為重要的是，官方文檔和教程變得對用戶友好許多。不僅寫得清晰簡明，更靠著 Google Colab 的支持，全都能一鍵運行。我嘗試了 2.0 版本的一些教程樣例，確實感覺大不一樣了。
2019-04-29 10:39:545256 
L.E.Boltzmann提出的玻爾茲曼分布類似，故將這種網(wǎng)絡取名為“玻爾茲曼機”。 在物理學上，玻爾茲曼分布是描述理想氣體在受保守外力的作用時，處于熱平衡態(tài)下的氣體分子按能量的分布規(guī)律。 在統(tǒng)計學
2020-06-20 10:48:5011896 本文從車型檢測器硬件結(jié)構(gòu)和處理算法兩方面提出一些具有創(chuàng)新性的設計方案。以TI公司推出的最高工作頻率為150MHz的TMS320F2812為主處理芯片，通過對環(huán)形線圈振蕩頻率的采集和分析，并運用基頻更新算法、數(shù)學形態(tài)濾波方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類算法來識別通過車輛的車型。
2020-07-24 14:58:531243 
計算 Part3：使用PyTorch構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡 Part4：訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡分類器 Part5：數(shù)據(jù)并行化 本文是關于Part1的內(nèi)容。 Part1：PyTorch簡單知識 PyTorch
2021-02-16 15:20:001963 計算 Part3：使用PyTorch構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡 Part4：訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡分類器 Part5：數(shù)據(jù)并行化 本文是關于Part2的內(nèi)容。 Part2：PyTorch的自動梯度計算 autograd
2021-02-16 15:26:001705 ：PyTorch的自動梯度計算 Part3：使用PyTorch構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡 Part4：訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡分類器 Part5：數(shù)據(jù)并行化 本文是關于Part3的內(nèi)容。 Part3：使用PyTorch構(gòu)建
2021-02-15 09:40:001840 梯度計算 Part3：使用PyTorch構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡 Part4：訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡分類器 Part5：數(shù)據(jù)并行化 本文是關于Part4的內(nèi)容。 Part4：訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡分類器 前面已經(jīng)介紹
2021-02-15 09:47:001908 梯度計算 Part3：使用PyTorch構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡 Part4：訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡分類器 Part5：數(shù)據(jù)并行化 本文是關于Part5的內(nèi)容。 Part5：數(shù)據(jù)并行化 本文中，將會
2021-02-15 09:55:003730 這種神經(jīng)元沒有內(nèi)部狀態(tài)的轉(zhuǎn)變，而且函數(shù)為閾值型。因此，它實質(zhì)上是一種線性閾值計算單元。感知器是一個具有單層計算單元的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。感知器訓練算法就是由這種神經(jīng)網(wǎng)絡演變來的感知器算法能夠通過對訓練模式樣本集的“學習”得出判別函數(shù)的系數(shù)解。
2021-03-05 14:06:2713 隨著深度學習技術(shù)的快速發(fā)展，許多研究者嘗試利用深度學習來解決文本分類問題，特別是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡方面，出現(xiàn)了許多新穎且有效的分類方法。對基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的文本分類問題進行分析，介紹
2021-03-10 16:56:5636 心律失常的自動分類對心血管疾病的診斷和預防具有重要意義。傳統(tǒng)分類方法需要對心電信號進行人工特征提取，這對分類準確度有很大的影響。針對該問題，提出一種基于二維圖像與遷移卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（TCNN）的分類
2021-03-19 11:04:196 訓練LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡分類器，使該分類器達到識別硬件木馬的目的。實驗結(jié)果表明，該方法能對木馬進行有效識別能檢測出木馬面積占總電路面積比為0.74%的硬件木馬。
2021-03-26 15:34:0818 訓練LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡分類器，使該分類器達到識別硬件木馬的目的。實驗結(jié)果表明，該方法能對木馬進行有效識別能檢測出木馬面積占總電路面積比為0.74%的硬件木馬。
2021-03-26 15:34:0810 ，并根據(jù)文本與所得特征之間的聯(lián)系進一步將該特征構(gòu)造為特征矩陣，運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器對特征矩陣進行處理檢測出垃圾文本并進行過濾。實驗結(jié)果表明，該模型在長、中、短文本數(shù)據(jù)集上的準確率較 TFIDF-BP模型分別提高7.8%、3.8%和11.7%，在中、短文本
2021-03-27 10:39:0143 計算方法進行融合，減少了環(huán)境對傳感器的影響，可以準確獲取被測對象在瞬時狀態(tài)下的姿態(tài)信息。該算法通過對自采的聾啞手語數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)預處理和特征提取等處理，利用攴持向量機、K-近鄰法和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡分類器自
2021-04-14 14:21:054 人工神經(jīng)網(wǎng)絡分類和其應用說明。
2021-04-21 09:51:365 中的參數(shù)，改變模型中卷積層和全連接層特征元的數(shù)量。結(jié)果表明，本文給出的F-Net網(wǎng)絡模型在復雜環(huán)境背景下的人臉圖像分類準確率達到73%，較其他經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分類模型相比性能更佳。
2023-07-19 14:38:250 神經(jīng)網(wǎng)絡是一個具有相連節(jié)點層的計算模型，其分層結(jié)構(gòu)與大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)相似。神經(jīng)網(wǎng)絡可通過數(shù)據(jù)進行學習，因此，可訓練其識別模式、對數(shù)據(jù)分類和預測未來事件。
2023-07-26 18:28:411619 
深度神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習算法，其主要特點是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行預測和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是深度神經(jīng)網(wǎng)絡的一種，主要應用于圖像和視頻處理領域。
2023-08-21 17:07:361860
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=1個輸出單元。當輸出為1時可以判定為第一類，輸出為2時為第二類。隱層單元數(shù)的選擇是一個復雜的問題，即隱層單元數(shù)與問題的要求、輸入輸出單元的多少都有直接的關系。
工商網(wǎng)監(jiān)
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