55问答网
所有问题
当前搜索:
神经网络为什么要很多数据
深度学习有哪些优点和缺点
答:
深度学习的主要优点如下:1:学习能力强 深度学习具备很强的学习能力。2:覆盖范围广,适应性好 深度学习的
神经网络
层数
很多
,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题。3:
数据
驱动,上限高 深度学习高度依赖数据,数据量越大,它的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等领域表现...
神经网络
训练样本输入前是不是一定要做归一化处理,我的样本
数据
最大的1...
答:
对,一般是经过归一处理的,目的是减小大数对结果的影响。确实最小的会变成0,最大的是1.这并不会影响结果的,因为你用
神经网络
是做回归或分类,变成0没影响的。
神经网络
定性
数据
赋值为0和1
什么
意思
答:
是进行代号赋值。因为
神经网络
定性
数据
赋值的数字不能大于1,因此是进行代号赋值的意思。网络是由若干节点和连接这些节点的链路构成,表示诸多对象及其相互联系。
人工智能核心三要素
答:
2.深度学习算法:深度学习是机器学习的一种特殊形式,通过搭建深层
神经网络
结构来提取
数据
中的高级特征,并实现更精确的预测和决策。II.数据:1.大规模数据集:人工智能
需要
大规模的数据进行训练和测试,以获取准确的模型和预测结果。数据可以通过各种渠道获得,如传感器、社交媒体、互联网和企业内部系统等。...
什么
是
神经网络
答:
神经网络
(neural network)是一种模拟人脑神经思维方式的
数据
模型,神经网络有
多
种,包括BP神经网络、卷积神经网络,多层感知器MLP等,最为经典为神经网络为多层感知器MLP(Multi-Layer Perception),SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型(比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等),神经网络模型构建...
神经网络为什么
可以预测?
答:
这个要视处理的问题而定,训练
网络
的样本是基于多少年的
数据
,相应预测的就是多少年的数据。例如电力负荷预测,当进行的是短期负荷预测时,输入的样本为最近几日的负荷数据,那么预测的自然是最近几日的,不可能再长。而进行长期负荷预测时,训练样本是以年为单位的负荷数据,就可以预测几年甚至数十年的...
若用BP
神经网络
预测
数据
,有十个年份数据,可以预测未来的几个年份吗...
答:
可以,但越往后,其误差越大。
卷积
神经网络为什么
最后接一个全连接层
答:
在常见的卷积
神经网络
的最后往往会出现一两层全连接层,全连接一般会把卷积输出的二维特征图(feature map)转化成(N*1)一维的一个向量 全连接的目的是
什么
呢?因为传统的端到到的卷积神经网络的输出都是分类(一般都是一个概率值),也就是几个类别的概率甚至就是一个数--类别号,那么全连接层就...
神经网络
算法的三大类分别是?
答:
深度
神经网络
能够处理复杂的任务并达到较高的性能水平。综上所述,前馈神经网络、循环神经网络和深度神经网络是神经网络算法中的三大主要类别。它们在处理不同类型的
数据
和任务时具有各自的优势和特点。随着技术的不断进步和应用领域的扩展,这些神经网络算法将继续发挥重要作用并推动人工智能领域的发展。
bp
神经网络
答:
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,探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。神经网络可以用作分类、聚类、预测等。
神经网络需要
有一定量的历史
数据
,通过历史数据的训练,网络可以...
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜