求一个学习人工神经网络的方法,,
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神经网络,你先学好高数里的很多级数,如泰勒展开式,傅里叶级数,洛朗级数等这些级数对现实模型都有逼近作用,神经网络最初都是单神经元,如果你对泰勒展开时比较深刻了之后,你就可以很轻松的证明单层感知器的数学动力学原理,之后学习多层感知器的概念无非只是加入欧式空间的概念,在低位高度非线性的模型,在高纬上线性化,到这里理解后,后面的神经网络学习在理解上就很轻松了,现在的书的确都写的很糟糕,神经网络最好和函数逼近空间几何一起学,理论上是相通的,祝你学习愉快
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