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什么是前馈神经网络
BP
神经网络
的神经网络
答:
在人工神经网络发展历史中,很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法(BP算法)的提出,成功地解决了求解非线性连续函数的多层
前馈神经网络
权重调整问题。BP (Back Propagation)神经网络,即误差反传误差反向传播算法的学习过程,由信息的正向传播和误差的反向传播两个...
残差
网络
(ResNet)
答:
一方面是残差网络更好的拟合分类函数以获得更高的分类精度,另一方面是残差网络如何解决网络在层数加深时优化训练上的难题。首先从万能近似定理(Universal Approximation Theorem)入手。这个定理表明,一个
前馈神经网络
(feedforward neural network)如果具有线性输出层,同时至少存在一层具有任何一种“挤压”性质...
入门| 一文简述循环
神经网络
答:
入门|一文简述循环
神经网络
本文简要介绍了
什么是
循环神经网络及其运行原理,并给出了一个RNN实现示例。什么是循环神经网络(RNN)... 入门| 一文简述循环神经网络本文简要介绍了什么是循环神经网络及其运行原理,并给出了一个 RNN 实现示例。什么是循环神经网络(RNN) 展开 ...
BP
神经网络
中初始权值和阈值的设定
答:
1、首先需要了解BP
神经网络
是一种多层
前馈网络
。2、以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数,有梯度下降法traingd,弹性梯度下降法trainrp,自适应lr梯度下降法traingda等。3、在matlab中命令行窗口中定义输入P,输出T,·通过“newff(minmax(P),[5,1]构建BP神经网络,“[net,tr]=train(net,P,T);...
Rbf
神经网络
原理
答:
rbf
神经网络
即径向基函数神经网络(Radical Basis Function)。径向基函数神经网络是一种高效的
前馈
式神经网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性,并且结构简单,训练速度快。同时,它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域的神经网络模型。
无监督的
神经网络
模型-自编码器
答:
自编码器(简称AE)是一种无监督的神经网络模型,最初的AE是一个三层的
前馈神经网络
结构,由输入层、隐藏层和输出层构成,其核心的作用是能够学习到输入数据的深层表示。自编码器最初是用来初始化神经网络的权重参数,实践证明,这种通过逐层训练加微调得到的初始化参数要比传统的对称随机初始化参数效果好...
一文读懂循环
神经网络
(RNN)
答:
在处理需要考虑时间序列信息的任务时,传统的
前馈神经网络
的单向信息传递限制了其能力。为了解决这个问题,循环神经网络(RNN)应运而生。RNN通过引入具有记忆功能的环路结构,允许神经元接收自身的历史信息,从而在时序数据处理中展现出强大的计算能力,如语音识别、语言翻译和图片描述等任务。RNN的基本结构包括...
模式识别与
神经网络
内容简介
答:
本书是一部享誉盛名的著作,专精于模式识别与神经网络领域,深入探讨了这一学科的多个核心分支。从基础入门,书中以实例引领读者,涵盖了广泛的统计方法,如统计决策理论和线性判别分析,以及其延伸如弹性判别分析。此外,书中还详细讲解了
前馈神经网络
的原理与应用,非参数方法的理论与实践,以及树结构分类...
简述卷积
神经网络
的结构
答:
5、Softmax层。Softmax层主要用于分类问题。经过Softmax层,可以得到当前样例中属于不同种类的概率分布情况。卷积神经网络简介:卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的
前馈神经网络
,是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类,因此也被称...
神经网络
直接逆控制是一种
什么
控制
答:
前馈
控制。根据查询相关公开信息显示
神经网络
直接逆控制是一种前馈控制,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。神经网络控制是指在控制系统中,应用神经网络技术,对难以精确建模的复杂非线性对象进行神经网络模型辨识。
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