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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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2016-02-24
回答者: wu81491866wu
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克服神经网络局部收敛有哪些算法
- 答：可以尝试以下方法：（1）加L1和L2正则 （2）加momentum （3）开启dropout 参见论文：http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/papers/srivastava14a.pdf
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2015-11-20
回答者: herohbc
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遗传算法 神经网络算法 模糊逻辑算法 那个难?
- 答：第2个最简单，神经网络算法只需神经反应
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2013-07-23
回答者: 知道网友
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人工智能算法都有哪些
- 答：1. 神经网络算法：人工神经网络系统自20世纪40年代问世以来，由众多可调整的神经元和连接权值构成，具备大规模并行处理、分布式信息存储和自组织自学习能力。2. BP神经网络算法：又称误差反向传播算法，是监督学习算法中的一种，能够理论上逼近任意函数。其基本结构由非线性变换单元组成，展现出强大的非线性...
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2024-05-19
回答者: 唔哩生活
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急求人工神经网络的MATLAB算法~~求大虾教我
- 问：用人工神经网络BP算法实现下面的映射： f(x,y)=x^2+y^2。 用一个3层的网...
- 答：。2、神经网络的核心就是求权值W，偏置值b，很多算法都可实现，当V,M收敛后，就确定这个函数了，只是这个函数为非线性函数，非常复杂，表达困难，已经包含在训练好的神经网络了，此时，可以用这个网络进行预测和分类 记住分给我啊，这个matlab程序花了很多时间，注释懒的写了，你应该看的懂的。
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2010-08-22
回答者: luoz924
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艾波-罗斯(一种基于神经网络的机器学习算法)
- 答：什么是艾波-罗斯算法？艾波-罗斯（AdaptiveBoosting，简称AdaBoost）是一种基于神经网络的机器学习算法，用于分类问题。它是一种集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器，提高分类准确率。艾波-罗斯算法的工作原理 艾波-罗斯算法的工作原理可以分为以下几个步骤：1.初始化样本权重：将每个样本...
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2023-09-23
回答者: 校易搜全知道
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...灰色预测法、决策论、神经网络等5个算法的使用范围及优缺点是什么...
- 答：神经网络：优点：分类的准确度高；并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系；具备联想记忆的功能。缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和...
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2019-04-11
回答者: 苍穹若海
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如何用神经网络遗传算法求极值?
- 答：===学习神经网络可以到<神经网络之家>=== 可以先用matlab神经网络工具箱训练网络,当网络训练好之后,把网络存起来.然后编写遗传算法,你知道,遗传算法是每代不断迭代的,然后每代会根据适应度决定是否进入下一代,这里的适应度你就用sim(net,x)得到的值的倒数(或者类似的)作为适应度,然后其它就和遗传...
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2015-10-11
回答者: 山楂大饼
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请简述影响卷积神经网络卷积层环节的影响要素,及其影响的原因。
- 答：请简述影响卷积神经网络卷积层环节的影响要素,及其影响的原因如下：1、卷积神经网络算法结构分析。就目前算法的发展状况而言，卷及神经网络作为当前在图像识别领域的主流算法，被诸多工作团队所广泛接受，而对于图像识别的研究重点，也从寻找更为优秀的算法，转移到了对卷积神经网络算法本身的优化上，并且在应用...
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2023-04-07
回答者: sll1220308827
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bp神经网络学习算法最核心的三部分是
- 答：1983年，加州理工学院的物理学家John Hopfield利用神经网络，在旅行商这个NP完全问题的求解上获得当时最好成绩，引起了轰动[2]。然而,Hopfield的研究成果仍未能指出明斯基等人论点的错误所在,要推动神经网络研究的全面开展必须直接解除对感知器——多层网络算法的疑虑。[1]真正打破明斯基冰封魔咒的是，David ...
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2023-06-04
回答者: 妮是吾爱
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