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神经网络算法应用
什么是人工
神经网络
及其
算法
实现方式
答:
每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工
神经网络
的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种
算法
或者函数的逼近,也可能是对...
人工
神经网络算法
与机器算法相同吗?
答:
人工
神经网络算法
在设计的时候就是模仿人脑的处理方式,希望其可以按人类大脑的逻辑运行。它通过多层的神经元进行信息传递和加权计算,最终生成结果。人工神经网络算法需要大量的数据来训练,并且通过优化损失函数来调整模型参数。它可以
应用
于各种任务领域,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。所以,并不是...
手写数字识别的
神经网络算法
有哪些
答:
深度学习,人工智能中机器学习里的一个分支,在近几年大量带标签数据集的产生以及计算机算力得到大幅度提升的背景下迅速发展,深度学习
神经网络
在计算机视觉中的
应用
也是大放异彩,各种深度学习网络框架脱颖而出,例如VGG、ResNet、Inception、DenseNet、NASNet等。也不乏出现了tensorflow/keras等优秀的快速开发...
rbf
神经网络算法
是什么?
答:
RBF
神经网络算法
是由三层结构组成,输入层至隐层为非线性的空间变换,一般选用径向基函数的高斯函数进行运算;从隐层至输出层为线性空间变换,即矩阵与矩阵之间的变换。RBF神经网络进行数据运算时需要确认聚类中心点的位置及隐层至输出层的权重。通常,选用K-means聚类算法或最小正交二乘法对数据大量的进行...
求人工
神经网络
的具体
算法
,数学模型,比如求一个函数最优值之类的,不...
答:
算法的初衷也是用近似的算法用一定的精度来接近真实值。 比如上面的方程也可以用遗传算法来解,可以从一些初始值最终迭代到最佳解。神经网络在寻找网络的参数即权值的时候,也有寻找使训练效果最好的过程,这也是寻优的过程,这里涉及到了算法就是所谓的
神经网络算法
,这和最小二乘算法是一样的道理;例如...
循环
神经网络
答:
在循环
神经网络
中,神经元不但可以接受其它神经元的信息,也可以接受自身的信息,形成具有环路的网络结构。 和前馈神经网络相比,循环神经网络更加符合生物神经网络的结构。循环神经网络已经被广泛
应用
在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上。循环神经网络的参数学习可以通过 随时间反向传播
算法
来学习。 为了处理这些...
bp代表什么呀
答:
(4)人工
神经网络应用
系统。在网络模型与
算法
研究的基础上,利用人工神经网络组成实际的应用系统,例如,完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。 纵观当代新兴科学技术的发展历史,人类在征服宇宙空间、基本粒子,生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到,探索人脑功能和...
人工
神经网络算法
与机器学习算法是两种完全不同的算法
答:
人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种有监督学习算法,它试图通过模拟人脑神经系统对复杂信息的处理机制来构建一种数学模型。该算法是最知名、
应用
最为广泛的机器学习算法,可以毫不夸张地说,你所能接触到的人工智能产品,绝大部分都使用了
神经网络算法
,比如手机经常用到的人脸识别、文字...
...了解到可以利用
神经网络算法
编程,但不知从何做起?但是我刚刚接触Ma...
答:
BP(Back Propagation)
神经网络
是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播
算法
训练的多层前馈网络,是目前
应用
最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向...
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