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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：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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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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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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神经网络NN算法(理论篇)
- 答：神经网络，作为机器学习的核心算法，是深度学习的基石，它深刻地改变了我们理解复杂问题的方式。深入理解神经网络的工作原理，将为后续学习打下坚实的理论基础。历史的脉络 追溯至1904年，生物学家揭示了神经元的结构，为神经网络的诞生提供了最初的灵感。1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts构建了抽象的...
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2024-04-15
回答者: 武汉誉祥科技
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神经网络算法
- 答：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,以⾄于⽹络的输出 y(x) 能够拟合所有的 训练输⼊ x。为了量化我们如何实现这个⽬标,我们定义⼀个代价函数: 这⾥ w 表⽰所有的...
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2022-07-15
回答者: 猴潞毒0
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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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机器学习算法之神经网络
- 问：在学习了机器学习的相关知识以后，我们知道其中的算法有很多种，比如回...
- 答：那么什么是神经网络算法呢？其实神经网络也称之为人工神经网络，简单就是ANN，而算法是80年代机器学习界非常流行的算法，不过在90年代中途衰落。现在，随着深度学习的发展，神经网络再次出现在大家的视野中，重新成为最强大的机器学习算法之一。而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...
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2020-09-29
回答者: 环球青藤
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循环神经网络(RNN)简介
- 答：将上述过程整合到一个RNN cell中，可以表示为如下图所示的过程：RNN的前向传播示意图 缺陷:没有利用到模型后续的信息，可以通过双向RNN网络进行优化 RNN主要有两种计算梯度的方式：随时间反向传播（BPTT）和实时循环学习法（RTRL）算法 本文中主要介绍随时间反向传播的方法 （ BackPropagation Through Time...
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2022-06-26
回答者: 文爷君朽杦屍
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神经网络:卷积神经网络(CNN)
- 答：该特点使得神经网络在数据挖掘的初期并不看好。 优点: 1) 分类的准确度高 2)并行分布处理能力强 3)分布存储及学习能力高 4)对噪音数据有很强的鲁棒性和容错能力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...
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2022-06-02
回答者: 影歌0287
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