《人工神经网络》第4章 Hopfield网络模型
Hopfield 网络模型 相互连接型的神经网络模型，简称为 HNN （Hopfield Neural Network），解决了具有 NPC 复杂性的旅行商问题（TSP） 对比： MP模型、感知器模型、自适应神经元Adaline、EBP网络：属于前向神经网络。 学习观点：是强有力的学习系统 ...
原文：人工神经网络是黑箱模型吗？
自从人工神经网络 ANN 在函数逼近 模式识别 建模仿真等领域的应用取得显著成效以来，就一直遭受到一项指控：ANN is one kind of black box models 当然，这项 罪名 成立与否并无定论，但终究影响不好。如今，大部分应用者都认为ANN是黑箱模型。在ANN的捍卫者中，也有一部分人致力于 洗白 ANN，试图告诉大家：ANN是white box model。 本文的目的不是 ...
2013-03-24 13:36 0 2956 推荐指数：
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《人工神经网络》第8章 CMAC模型
（仅是个人学习摘抄） CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）被称为“小脑模型控制器”，但其网络模型与习惯上的人工神经网络有所不同，它进行单元的权值调节，但是不具备人工神经网络的层次连接结构，也不具备动力学的行为，只是一种非线性的映射 ...
人工神经网络--ANN
机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技 ...
人工神经网络基本特点
①人工神经网络(ANN)为广泛连接的巨型系统。神经科学研究表明，人类中枢神经的主要部分大脑皮层由10[11]～10[12]个神经元组成，每个神经元共有10[1]～10[5]个突触，突触为神经元之间的结合部，决定神经元之间的连接强度与性质。这表明大脑皮层是一个广泛连接的巨型复杂系统，ANN的连接机制 ...
人工神经网络是什么
目录 一、人工神经网络 二、生物神经网络 三、硅基智能与碳基智能 计算机：硅基智能 人脑：碳基智能 四、MP模型 感知器——最简单的神经网络结构 单层感知器——无法处理异或问题 多层感知器——隐藏层 ...
人工神经网络简论
一、 综述 神经网络领域最早是由心理学家和神经学家开创的，旨在开发和测试神经的计算机模拟。粗略地说，神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都与一个权重相关联。在学习阶段，通过调整这些权重，能够预测输入元组的正确类标号。由于单元之间的连接，神经网络学习又称连接者学习 ...
人工神经网络实践
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人工神经网络ANN
神经网络 结构 （Architecture） : 结构指定了网络中的变量和它们的拓扑关系。例如，神经网络中的变量可以是神经元连接的权重（weights）和神经元的激励值（activities of the neurons）。 激励函数（Activity Rule）: 作用:激励函数 ...