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简单介绍神经网络算法
- 答：神经元：它是神经网络的基本单元。神经元先获得输入，然后执行某些数学运算后，再产生一个输出。神经元内输入 经历了3步数学运算，先将两个输入乘以 权重 ：权重 指某一因素或指标相对于某一事物的重要程度，其不同于一般的比重，体现的不仅仅是某一因素或指标所占的百分比，强调的是因素或指标的相对...
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2022-06-11
回答者: 影歌0287
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什么是神经网络算法?
- 答：一般来说，神经网络算法的第一步是学习。在这个过程中，神经网络需要不断 突触的数值，以便改进算法表现，更好地完成分配给它的任务。人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成；具有大规模并行处理、分布式信息存储、良...
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2023-12-02
回答者: robiniAd
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什么是神经网络算法?
- 答：神经网络算法的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程，它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生的想法或解决问题的办法。神经网络的研究工作有以下几方面：1...
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2023-12-02
回答者: 159*****929
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循环神经网络(RNN)简介
- 答：循环神经网络英文名称为 ( Recurrent Neural Network, RNN )，其通过使用带自反馈的神经元，能够处理任意长度的 时序 数据。给定输入时序序列 式中， 表示一段时序数据， 为时间长度 以一段英文段落为例，其时序数据可以表示为：若是一段视频，将其每一帧通过CNN网络处理得到相应的编码向量 循环...
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2022-06-26
回答者: 文爷君朽杦屍
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如何用python和scikit learn实现神经网络
- 答：一:神经网络算法简介 1:背景 以人脑神经网络为启发,历史上出现过很多版本,但最著名的是backpropagation 2:多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多层向前神经网络组成部分 输入层(input layer),隐藏层(hiddenlayer),输出层(output layer) 每层由单元(units)组成 输入层(input layer)是由训练集的...
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2017-11-18
回答者: 知道网友
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人工神经网络算法是什么
- 答：人工神经网络的许多算法已在智能信息处理系统中获得广泛采用，尤为突出是是以下4种算法：ART网络、LVQ网络、Kohonen网络Hopfield网络，下面就具体介绍一下这这四种算法：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...
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2023-07-27
回答者: 懂视生活
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神经网络:卷积神经网络(CNN)
- 答：最流行的基于神经网络的分类算法是80年代提出的 后向传播算法 。后向传播算法在多路前馈神经网络上学习。 定义网络拓扑 在开始训练之前,用户必须说明输入层的单元数、隐藏层数(如果多于一层)、每一隐藏层的单元数和输出层的单元数,以确定网络拓扑。 对训练样本中每个属性的值进行规格化将有助于加快学习过程。
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2022-06-02
回答者: 影歌0287
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神经网络算法原理
- 答：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，目前比较成熟比较流行的网络类型是误差反向传播神经网络（BP-ANN）。BP网络是在前馈神经网络的基础上发展起来的，始终有一...
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2020-01-20
回答者: 中地数媒
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机器学习之人工神经网络算法
- 问：机器学习中有一个重要的算法，那就是人工神经网络算法，听到这个名称相...
- 答：1.神经网络的来源 我们听到神经网络的时候也时候近一段时间，其实神经网络出现有了一段时间了。神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑。机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验，发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。在BP算法诞生以后，神经网络的...
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2020-09-29
回答者: 环球青藤
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神经网络算法
- 答：我们回顾一下神经网络发展的历程。神经网络的发展历史曲折荡漾,既有被人捧上天的时刻,也有摔落在街头无人问津的时段,中间经历了数次大起大落。 从单层神经网络(感知机)开始,到包含一个隐藏层的两层神经网络,再到多层的深度神经网络,一共有三次兴起过程。详见下图。 我们希望有⼀个算法,能让我们找到权重和偏置...
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2022-07-15
回答者: 猴潞毒0
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