神经网络分类四种模型，如何选择神经网络模型
大家好，今天分享一下如何选择神经网络模型，神经网络是一种通用的机器学习模型和一套具体的算法，在机器学习领域引发了一场革命。它是普通函数的近似，可以应用于机器学习中从输入到输出的任何复杂映射问题。一般来说，神经网络体系结构可以分为三类： 1、前馈神经网络：是最常见的类型。第一层是输入，最后一层 ...
原文：代表性的神经网络模型分类
代表性的神经网络模型： BP网络：多层前馈网络，是到目前为止使用最多和最为成熟的一种 神经网络，采用最小均方差的学习方式，可用于语言综合 语言识别 白适应 控制等。缺点是仅为有导师训练，训练时间长，易于陷入局部极小。 RBF 径向基函数 网络：也是多层前馈网络，径向基网络只对那 些靠近输入权值向量的输入产生反应，即只是发生局部反应，因而该网络具有 很好的局部逼近能力，可以在学习过程中获得高速化。缺 ...
2017-06-12 09:42 0 1654 推荐指数：
相关推荐
卷积神经网络模型可解释性
卷积神经网络模型可解释性 缺乏可解释性仍然是在许多应用中采用深层模型的一个关键障碍。在这项工作中，明确地调整了深层模型，这样人类用户可以在很短的时间内完成他们预测背后的过程。具体地说，训练了深度时间序列模型，使得类概率预测具有较高的精度，同时被节点较少的决策树紧密地建模。使用直观的玩具例子 ...
通过TensorFlow训练神经网络模型
神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程 在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法，下图是反向传播算法流程图： 从上图可知，反向传播算法实现了一个迭代的过程，在每次迭代的开始，先需要选取一小部分训练数据，这一小部分数据叫做一个batch。然后这一个batch会通过前 ...
神经网络模型(Backbone)
自己搭建神经网络时，一般都采用已有的网络模型，在其基础上进行修改。从2012年的AlexNet出现，如今已经出现许多优秀的网络模型，如下图所示。 主要有三个发展方向： Deeper：网络层数更深，代表网络VggNet Module： 采用模块化的网络结构（Inception ...
神经网络模型 （四）（SACN、KBGAT）
代码 KBGAT 模型 图注意力网络（GAT） ...
SPSS神经网络模型
实验目的 学会使用SPSS的简单操作，掌握神经网络模型。 实验要求 使用SPSS。 实验内容 （1）创建多层感知器网络，使用多层感知器评估信用风险，银行信贷员需要能够找到预示有可能拖欠贷款的人的特征来识别信用风险的高低。 （2）实现神经网络预测模型，使用径向基函数分类 ...
神经网络模型拆分
神经网络模型拆分 Distributed Machine Learning Federated Learning 针对神经网络的模型并行方法有：横向按层划分、纵向跨层划分和模型随机划分 横向按层 ...
神经网络模型的原理
深度学习最近火的不行，因为在某些领域应用的效果确实很好，深度学习本质上就是机器学习的一个topic，是深度人工神经网络的另一种叫法，因此理解深度学习首先要理解人工神经网络。 1、人工神经网络 人工神经网络又叫神经网络，是借鉴了生物神经网络的工作原理形成的一种数学模型。下面是一张生物神经元的图示 ...