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人工神经网络 ANN ,简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式。 人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构:人工神经元将模拟生物神经 ...
2017-12-21 18:02 0 10806 推荐指数:
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神经网络一直是迷人的机器学习模型之一,不仅因为花哨的反向传播算法,而且还因为它们的复杂性(考虑到许多隐藏层的深度学习)和受大脑启发的结构。 神经网络并不总是流行,部分原因是它们在某些情况下仍然存在计算成本高昂,部分原因是与支持向量机(SVM)等简单方法相比,它们似乎没有产生更好 ...
BP神经网络 百度百科:传送门 BP(back propagation)神经网络:一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络 Gary.Script 实现过程 ...
内容概要: (1) 介绍神经网络基本原理 (2) AForge.NET实现前向神经网络的方法 (3) Matlab实现前向神经网络的方法 ---引例 文中以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http ...
我们在设计机器学习系统时,特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况,一般的神经网络(BP网络)不需要设计的那么复杂,不需要包含反馈和递归。人工智能的一大重要应用,是分类问题。本文通过分类的例子,来介绍神经网络。 1.最简单的线性分类 一个最简单的分类 ...
机器学习算法完整版见fenghaootong-github 神经网络原理 感知机学习算法 神经网络 从感知机到神经网络 多层前馈神经网络 bp算法 感知机学习算法 感知机(perceptron)是二分类的线性分类模型 ...
1. 背景: 1.1 以人脑中的神经网络为启发,历史上出现过很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...
目录 1.理解神经网络 1)基本概念 2)激活函数 3)网络拓扑 4)训练算法 2.神经网络应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练数据 4)评估模型 5)提高 ...