原文:神经网络之非线性分类器——神经网络

.单一神经元 神经网络是由许许多多的单一神经元构成的,那每一个神经元的实质是什么呢 神经元就干一件事情,叫做非线性变换。如下图所示: .神经网络 sigmod激活函数的作用是什么呢 它把一个数从负无穷到正无穷映射为 到 的部分,它只干这么一件事。那什么是神经网络呢 神经元是一个函数吧,那么神经网络是一个超级超级复杂的复合函数。 上图中的神经网络实际上与线性分类器如出一辙。你看看啊,上图中有三层网 ...

2018-10-12 09:43 0 3117 推荐指数:

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神经网络用作分类器

自己实践了一下,对神经网络分类器有了初步了解。 本文主要内容包括: (1) 介绍神经网络基本原理 (2) Matlab实现前向神经网络的方法 第0节、引例 本文以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 ...

Wed Jun 14 04:19:00 CST 2017 0 23052
BP神经网络分类器的设计

1.BP神经网络训练过程论述  BP网络结构有3层:输入层、隐含层、输出层,如图1所示。 图1 三层BP网络结构  3层BP神经网络学习训练过程主要由4部分组成:输入模式顺传播(输入模式由输入层经隐含层向输出层传播计算)、输出误差逆传播(输出的误差由输出层经隐含层传向输入层 ...

Fri Mar 11 04:11:00 CST 2016 3 2519
二.线性神经网络

  自适应线性元件20世纪50年代末由Widrow和Hoff提出,主要用于线性逼近一个函数式而进行模式联想以及信号滤波、预测、模型识别和控制等。   线性神经网络和感知的区别是,感知只能输出两种可能的值,而线性神经网络的输出可以取任意值。线性神经网络采用Widrow-Hoff学习规则 ...

Tue Nov 13 04:55:00 CST 2018 0 907
使用MindSpore的线性神经网络拟合非线性函数

技术背景 在前面的几篇博客中,我们分别介绍了MindSpore的CPU版本在Docker下的安装与配置方案、MindSpore的线性函数拟合以及MindSpore后来新推出的GPU版本的Docker编程环境解决方案。这里我们在线性拟合的基础上,再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合 ...

Sat May 15 18:48:00 CST 2021 0 334
神经网络算法——解决非线性分类复杂问题

神经网络的定义 把神经元模拟成一个逻辑单元,在神经网络的模型中,神经元收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号,这些输入信号通过带权重的连接进行传递,神经元收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较,然后通过激活函数(activation funciton)处理以产生神经元的输出。 把许多 ...

Wed Apr 10 16:34:00 CST 2019 0 1649
tensorflow神经网络拟合非线性函数与操作指南

本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络,拟合具有二次函数非线性关系的方程,并通过可视化展现学习到的拟合曲线,同时随机给定输入值,输出预测值,最后给出一些关键的提示。 源代码如下: 运行结果如下: 结果实在是太棒了,把这个关系拟合的非常好。在上述的例子中,需要进一步说 ...

Sun May 20 23:24:00 CST 2018 0 6345
 
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