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神经网络基本概念
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...
什么叫
神经网络
答:
一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞(组成我们大脑的微小细胞)所组成
,它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是
尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作
。在这里有一个难题:我们对生物学上的神经网络知道的不多!因此,不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同,我们...
神经网络
是什么
答:
神经网络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。生物神经网络主要是指人脑的神经网络,它是人工神经网络的技术原型。人脑是人类思维的物质基础,思维的功能定位在大脑皮层,后者含有...
神经网络
的
基本
原理是什么?
答:
神经网络的基本原理是模拟人脑神经系统的结构和功能,通过构建人工神经网络来处理和解决各种问题
。神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型。它由大量的神经元节点相互连接构成,每个神经元节点都具有接收输入、处理输入并产生输出的能力。神经网络通过不断地学习和训练,调整神经元之间的连接权重,...
一文看懂四种
基本
的
神经网络
架构
答:
1、递归神经网络本质是学习一个函数,因此有输入和输出层的概念
,而玻尔兹曼机的用处在于学习一组数据的“内在表示”,因此其没有输出层的概念。 2、递归神经网络各节点链接为有向环,而玻尔兹曼机各节点连接成无向完全图。 而受限玻尔兹曼机是什么呢? 最简单的来说就是加入了限制,这个限制就是将完全图变成了二分图...
什么是
神经网络
答:
神经元是构建
神经网络
的最
基本
单位, 这张图就是一个人工神经元的原理图,非常简单,一个神经元由一个加法器和一个门限器组成。加法器有一些输入,代表从其他神经元来的信号,这些信号分别被乘上一个系数后在加法器里相加,如果相加的结果大于某个值,就「激活」这个神经元,接通到下个神经元,否则就...
什么是
神经网络
学习呢
答:
神经网络
的学习,也就是训练过程,指的是输入层神经元接收输入信息,传递给中间层神经元,最后传递到输出层神经元,由输出层输出信息处理结果的过程。在这个过程中,神经网络通过不断调整网络的权值和阈值,达到学习、训练的目的,当网络输出的误差减少到可以接受的程度,或者预先设定的学习次数后,学习就...
一个
神经网络
的
基本
构成有哪些
答:
人工
神经网络
的
基本
要素是:神经元模型、网络模型、网络的学习规则。人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象, 建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经...
神经网络
包括卷积层,还包括哪些层
答:
1、卷积
神经网络
(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。2、卷积神经网络的
基本
结构由以下几个部分组成:输入层,卷积层,池化层,激活函数层和全连接层。3、目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全...
神经网络
专业术语
基本
介绍
答:
深度
神经网络
往往带有大量的参数,但依然表现出很强的泛化能力(指训练好的模型在未见过的数据上的表现)。 泛化能力:指训练好的模型在未见过的数据上的表现能力。良好泛化能力的网络在输入数据与训练数据稍有不同时也能得到比较好的结果 8. ...
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