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监督分类算法:选择合适的算法至关重要
- 答：决策树是一种结构直观、易于理解的分类算法,适合处理具有复杂关系的数据集。它通过不断划分数据集,生成一棵树形结构,从而实现分类。易神经网络神经网络具备强大的自学习能力和容错性,尤其在处理大规模数据时表现出色。它通过模拟人脑神经元之间的连接,实现对数据的分类和预测。线性回归线性回归主要用于预测连续值,...
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2024-02-13
回答者: 凌殇35
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五种常用算法
- 答：3.正则化方法。正则化方法是其他算法（通常是回归算法）的延伸，根据算法的复杂度对算法进行调整，通常对简单模型予以奖励，而对复杂算法予以惩罚。4.贝叶斯方法。贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。5.人工神经网络。人工神经网络算法模拟生物神经网络，是一类模式匹配算法...
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2022-11-21
回答者: 15760972145zz
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求助,ICA算法程序,问题出在哪呢
- 答：提出来的。是一种快速寻优迭代算法，与普通的神经网络算法不同的是这种 算法采用了批处理的方式，即在每一步迭代中有大量的样本数据参与运算。但是 从分布式并行处理的观点看该算法仍可称之为是一种神经网络算法。FastICA 法有基于峭度、基于似然最大、基于负熵最大等形式，这里，我们介绍基于负熵最大的...
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2016-12-25
回答者: 安迪_久别8yDM
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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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2023-06-13
回答者: 深空游戏
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模糊神经网络的摘要
- 答：本文实际上由两部分组成：第一部分是对模糊神经网络的概述；第二部分是一种算法的提出及其实现过程。模糊神经网络是一个较新的概念，文章从神经网络系统与模糊系统的历史论述到它的起源与发展，论证了它产生的可能性与必要性，并简要介绍了国内外模糊逻辑神经网络软件硬件。在模糊神经元概念的基础上，定义...
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2016-05-27
回答者: 妙妙諴ra65Q
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时序预测的深度学习算法介绍
- 答：深度学习在时序预测中的革命：探索前沿模型与策略 深度学习的魔法在于其神经网络结构，特别是对于捕捉时间序列数据中的复杂模式。RNN、CNN、Attention和混合模型都是时序预测领域的强大工具箱，每种模型都有其独特的特性与优化策略。1. RNN与它的进化 GRU (2014): 简化了RNN的记忆单元，更高效地处理依赖性...
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2024-04-05
回答者: 武汉誉祥科技
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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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前馈神经网络和BP算法是一个意思吗?
- 答：前馈网络是一种神经网络结构，比如多层感知器，rbf网络。bp是一种神经网络的学习算法。通常，前馈网络用的都是bp算法。但是，前馈网络不一定用bp算法，也可以用别的比如hebb算法进行训练。bp算法也可以用在其他类型网络的训练。
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2012-04-09
回答者: duyuquanlin
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什么叫神经元神经元节点信息计算方法
- 答：隐层节点数在BP网络中，隐层节点数的选择非常重要，不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大，而且是训练时出现“过拟合”的直接原因，但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。神经元之间联系的基本方式是形成突触，突触由突触前膜、突触间隙和突触后膜构成，突触前膜内侧有大量线粒体和囊泡，...
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2020-10-26
回答者: 墨汁诺
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什么是BP算法
- 答：2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层 其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。BP算法基本介绍 含有隐层的多层前馈网络能大大提高神经网络的分类能力，但长期以来没...
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2017-10-15
回答者: jay45o
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