跪求高清 《神经网络与深度学习应用实战》,有人帮我找找这资源嘛?谢谢...

答：https://pan.baidu.com/s/1D-xOH1vYT7nMA-_vZquA_g pwd=1234 提取码：1234 内容简介 《神经网络与深度学习应用实战》结合实际应用介绍神经网络和深度学习等技术领域相关信息。从结构上重点介绍了前馈型神经网络、反馈型神经网络，以及自组织竞争型神经网络，并针对当下深度学习中比较重要的网络进行...

2023-11-12 回答者: CHWELI2046 1个回答

学习神经网络算法,看什么书比较好, 求推荐~

答：适用于数值优化，如多目标函数优化。以及组合优化，如NP问题－〉作业调度，旅行问题，背包问题。神经网络是遗传算法的进阶,进一步深入可以解决机器学习与人工智能和生命工程问题.

2015-05-20 回答者: 丶我是周周 3个回答

小白如何入门神经网络算法?

答：1.学习基础知识：首先，你需要了解一些基础的数学知识，如线性代数、概率论和微积分。这些知识是理解神经网络算法的基础。2.学习编程语言：神经网络算法通常使用编程语言来实现，如Python或R。你需要学习一种编程语言，并熟悉其基本语法和数据处理能力。3.学习机器学习基础：神经网络算法是机器学习的一种方法...

2023-12-25 回答者: 点子生活家 1个回答

如何学习MATLABBP神经网络?

答：1.了解基本概念：首先，您需要了解神经网络的基本概念，例如神经元、激活函数、前馈传播、反向传播等。这些概念是理解BP神经网络的基础。2.学习MATLAB基础知识：在开始学习BP神经网络之前，您需要熟悉MATLAB编程语言。如果您不熟悉MATLAB,可以通过在线教程或书籍来学习。3.阅读相关文献：阅读关于BP神经网络的学...

2023-12-25 回答者: 点子生活家 1个回答

神经网络入门基础知识

答：探索神经网络世界：从基础到实践 神经网络，这个强大的工具，其核心概念包括多层感知机（MLP）和其激活函数，如sigmoid、tanh和ReLU，它们赋予网络非线性能力。反向传播算法是训练神经网络的关键，通过损失函数衡量模型预测与真实标签的差距，如均方误差（MSE）用于回归任务，交叉熵（CE）在分类任务中发挥作用，...

2024-04-10 回答者: 武汉誉祥科技 1个回答

我需要 深度学习、优化与识别,这种百度网盘资源的链接有人有吗?求

答：https://pan.baidu.com/s/1d1MxLPUQO9cuojMG6AH8DA 提取码：1234 深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向，它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共十六章，分为两个部分；第一部分（第一章到第十章）系统论述了理论及算法，包括深度...

2023-11-12 回答者: 小然然232 1个回答

神经网络算法原理

答：1、自适应谐振理论（ART）网络 自适应谐振理论（ART）网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向（自底向上）和反馈（自顶向下）两个方向进行。2、学习矢量量化（LVQ）网络 学习矢量量化（LVQ）网络，它由三层神经元组成，即输入转换层、隐含...

2020-02-18 回答者: 忘洛心 2个回答

神经网络——BP算法

答：BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法，现实任务中使用神经网络时，大多是在使用BP算法进行训练[2],包括最近炙手可热的深度学习概念下的卷积神经网络(CNNs)。BP神经网络是这样一种神经网络模型，它是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成，它的激活函数采用sigmoid函数，采用BP算法训练的多层...

2022-06-02 回答者: 猴躺尉78 1个回答

神经网络算法原理

答：在被确认网络结构的合理性和学习效果的高精度之后，将待预测样本输入参数代入网络，达到参数预测的目的。4.2.2 反向传播算法（BP法）发展到目前为止，神经网络模型不下十几种，如前馈神经网络、感知器、Hopfiled 网络、径向基函数网络、反向传播算法（BP法）等，但在储层参数反演方面，目前比较成熟比较...

2020-01-20 回答者: 中地数媒 2个回答

BP神经网络

答：BP神经网络的参数调整 BP神经网络的权值调整精细而关键，从输入到隐藏层再到输出层，利用激活函数处理神经元输出，通过-1乘以偏导数确定参数变化，配合合适的学习率，不断迭代优化。隐藏层到输出层的权重调整公式，输出层学习信号的计算，以及隐藏层以下层的学习信号递推，构成了BP算法的精髓。BP算法实战...

2024-04-06 回答者: 武汉誉祥科技 1个回答