原文:神经网络历史与缺点

历史 人工神经网络诞生于 世纪 年代,那时她叫感知机。 年,Marvin Minsky出版的 Perceptrons 将她打入了冷宫。 年,暗恋她的Paul Werbos在博士毕业论文中深刻分析了将BP算法运用于神经网络方面的可能性 年,BP算法开始流行开来 年,燕大侠加入贝尔实验室,他开始将 年提出的标准反向传播算法应用于深度神经网络,CNN诞生 年代中期,支持向量机 Support Vecto ...

2017-08-07 17:48 0 1983 推荐指数:

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神经网络的发展历史

神经网络的发展历史 先来在视觉上感受一下“深度学习”的地位。下图是AI、机器学习和深度学习三个概念的一个关系图。 AI的领域要相对较广泛,机器学习是AI的一个子领域,而深度学习是机器学习领域中的一个子集。 深度学习算法最近变得越来越流行和越来越有用的算法,然而深度学习或者深度 ...

Thu Sep 02 05:06:00 CST 2021 0 236
神经网络的优点和缺点,python神经网络实例

  科霍宁SOFM是一个前馈无监督学习网络,它由两层组成:输入层和输出层。输入层,也称匹配层,计算输入模式向量与权重向量的距离,即匹配度;输出层也叫比赛层,诸神按照匹配度比赛,匹配度大(距离小)的神经元确定获胜。获胜神经元及其场中神经元的权重向量在更接近模式向量的方向上更新。经过反复的竞争和更新 ...

Wed Nov 18 09:33:00 CST 2020 0 971
BP神经网络 [神经网络 2]

本文来自于 [1] BP神经网络 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感谢原文作者! 1- M-P模型   按照生物神经元,我们建立M-P模型。为了使得建模更加简单,以便于进行形式化表达,我们忽略时间整合作用、不应期等复杂因素,并把 ...

Fri May 22 22:52:00 CST 2015 0 2157
神经网络与BP神经网络

一、神经神经元模型是一个包含输入,输出与计算功能的模型。(多个输入对应一个输出) 一个神经网络的训练算法就是让权重(通常用w表示)的值调整到最佳,以使得整个网络的预测效果最好。 事实上,在神经网络的每个层次中,除了输出层以外,都会含有这样一个偏置单元。这些节点是默认存在的。它本质上 ...

Sun Dec 31 23:31:00 CST 2017 0 1533
神经网络:卷积神经网络

一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入,它将深度学习的思想引入到了神经网络当中,通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征,而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数,从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象,我尽量在下面描述细致一些 ...

Mon Apr 07 19:24:00 CST 2014 41 36475
什么是递归神经网络

  无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了,中国知名黑客教父,东方联盟创始人郭盛华曾在新浪微博作了以下技术分析:   递归神经网络是深度学习 ...

Tue Apr 10 16:18:00 CST 2018 0 1466
 
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