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人工神经网络w叫什么
人工神经网络
中W P
是什么
答:
w是权值或权值矩阵
,分iw(输入层权值矩阵)和lw(网络层权值矩阵)。p就是输入向量
神经网络
中输入层到隐藏层的W是怎么来的?
答:
W是权重
。开始的初始化权重是随机产生的,之后的权重是在训练中自动更新的。训练更新的权重一般而言是看不到的,但也可以通过可视化权重的方式实现中间变量的观察,不过这些权重有什么含义目前并不十分清楚。神经网络是模拟动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。从x到h到y可以近似看作...
人工神经网络
的神经元
答:
如图所示a1~an为输入向量的各个分量w1~wn为
神经
元各个突触的权值b为偏置f为传递函数,通常为非线性函数。以下默认为hardlim()t为神经元输出数学表示 t=f(WA'+b)W为权向量A为输入向量,A'为A向量的转置b为偏置f为传递函数可见,一个神经元的功能是求得输入向量与权向量的内积后,经一个非线性传递...
人工神经网络
的定义,详细说明
答:
人工神经网络
是并行分布式系统,采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理,克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷,具有自适应、自组织和实时学习的特点。历史沿革1943年,心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型,称为MP模型。他们通过MP模型提出了...
BP
人工神经网络
方法
答:
人工神经
元是
神经网络
的基本处理单元,其接收的信息为x1,x2,…,xn,而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。神经元的输入是接收信息X=(x1,x2,…,xn)与权重W={ωij}的点积,将输入与设定的某一阈值作比较,再经过某种神经元激活函数f的作用,便得到该神经元的输出Oi...
什么
是
神经网络
答:
人工神经网络
(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。人工神经网络:是一...
神经网络
算法的优势与应用
答:
人工神经网络
(ANN)以大脑处理机制作为基础,开发用于建立复杂模式和预测问题的算法。首先了解大脑如何处理信息:在大脑中,有数亿个神经元细胞,以电信号的形式处理信息。外部信息或者刺激被神经元的树突接收,在神经元细胞体中处理,转化成输出并通过轴突,传递到下一个神经元。下一个神经元可以选择接受它...
人工神经网络
属于
什么
仿生
答:
代表输入信号,
W
代表权重,∑代表将X和W的矩阵运算,ψ对运算结果应用sgn函数,最终得到输出y。然而,改模型对权限W是通过指定好的,因此不存在在计算工程中动态调配权限W的能力,也就是不存在学习的能力。1958年,计算科学家Rosenblatt提出了由两层神经元组成的
神经网络
:(Perceptron)。
神经网络算法的
人工神经网络
答:
BP(Back Propagation)算法又称为误差 反向传播算法,是
人工神经网络
中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定,灵活性很大,在优化、信号处理与...
神经网络
Kohonen模型
答:
1981年芬兰赫尔辛基大学Kohonen教授提出了一个比较完整的,分类性能较好的自组织特征影射(Self-Organizing Feature Map)
人工神经网络
(简称SOM网络)方案。这种网络也称为Kohonen特征影射网络。 这种网络模拟大脑神经系统自组织特征影射功能,它是一种竞争式学习网络,在学习中能无监督地进行自组织学习。 二、Hohonen模型原理 1...
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