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如何将算法与神经网络组合使用
- 答：神经网络作为算法、神经网络优化算法、神经网络与传统算法的融合。根据查询知乎网显示。1、将神经网络作为算法的一部分，用于提取特征或者进行分类等任务。2、使用神经网络来优化算法的参数，以提高算法的准确性和效率。3、将神经网络与传统算法进行融合，以提高模型的准确性和效率。
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2023-08-19
回答者: BB147369250
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模拟退火算法是怎样一种优化方法?
- 答：例如，对于神经网络训练问题，模拟退火算法可以通过随机调整神经网络的参数，逐渐优化神经网络的性能指标，如准确率或损失函数；对于参数优化问题，模拟退火算法可以通过随机调整参数的值，逐渐找到最优的参数组合方案，以达到最佳的优化效果。总之，模拟退火算法是一种非常实用的全局优化算法，它可以应用于许多...
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2023-08-27
回答者: 娱乐内容生产者嗨皮皮
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混合进化算法神经网络算法贪心算法有没有专门的书讲这些算法
- 答：这四个都属于人工智能算法的范畴.其中BP算法、BP神经网络和神经网络 属于神经网络这个大类.遗传算法为进化算法这个大类.神经网络模拟人类大脑神经计算过程,可以实现高度非线性的预测和计算,主要用于非线性拟合,识别,特点是需要“训练”,给一些输入,告诉他正确的输出.若干次后,再给新的输入,神经网络就能正确...
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2019-03-26
回答者: 姒悠婉禚恒
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新理论与方法如何克服传统神经网络算法的困难?
- 答：本书主要探讨了作者新提出的神经网络理论与方法，其中包括样条权函数神经网络算法</和代数算法</。这些创新的理论和算法在解决传统神经网络算法所面临的难题上取得了突破，如避免局部极小</、显著提高收敛速度、确保全局最优解的可求解性，以及显著提升泛化能力</。作者以严谨的逻辑结构，清晰的论述，详尽...
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2024-06-12
回答者: 深空游戏
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如何评价 Coursera 的机器学习 课程
- 答：3.bp算法的确是主流学习算法的一种，但是本身也存在很多问题，我觉得ng只讲bp的原因主要有两点：一是它很简单，基本上有高等数学基础的都能理解；二点就是ng反复强调的powerful，bp神经网络可以以任意精度逼近一个连续的非线性函数，这一点是被理论证明过的，这也是它成为经典的重要原因。也有很多其他的...
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2016-02-11
回答者: 地方歇后语
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人工神经网络的主要研究成果
- 问：需要详细的内容说明.
- 答：1984年,他又提出了网络模型实现的电子电路,为神经网络的工程实现指明了方向,他的研究成果开拓了神经网络用于联想记忆的优化计算的新途径,并为神经计算机研究奠定了基础。1984年Hinton等人将模拟退火算法引入到神经网络中,提出了Boltzmann机网络模型,BM 网络算法为神经网络优化计算提供了一个有效的方法。1986年,D.E....
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2005-11-08
回答者: 103553484
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神经网络是什么
- 答：作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能...
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2020-09-17
回答者: 精金框架妊奥9
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怎么学习人工智能?
- 答：第二步：入门机器学习算法。还是因为比较懒，也就直接用了著名的——斯坦福大学公开课 ：机器学习课程，吴恩达教授的老版cs229的视频，讲的非常细（算法的目标->数学推演->伪代码）。这套教程唯一的缺点在于没有介绍最近大火的神经网络，但其实这也算是优点，让我明白了算法都有各自的应用领域，并不是...
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2019-09-16
回答者: 夏末的晨曦156
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一般来说神经网络算法的第一步
- 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、...
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2023-02-24
回答者: robiniAd
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简述深度学习的基本方法。
- 答：深度学习方法包括两点：深度认识到学习的重要性，想方设法去提高对学习的认可度和执着度。深度找寻学习方法，比如向名师学习，利用新时代网络寻找多元化学习法。深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)是一类包含卷积计算且具有深度...
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2023-06-28
回答者: 深空游戏
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