首先什么是人工神经网络？简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点，然后用此类节点组成一个层次网络结构，我们称此网络即为人工神经网络（本人自己的理解）。当网络的层次大于等于3层（输入层+隐藏层（大于等于1）+输出层）时，我们称之为多层人工神经网络。 1、神经单元的选择 　　那么我们应该 ...

注：在吴恩达老师讲的【机器学习】课程中，最开始介绍神经网络的应用时就介绍了含有一个隐藏层的神经网络可以解决异或问题，而这是单层神经网络（也叫感知机）做不到了，当时就觉得非常神奇，之后就一直打算自己实现 ...

10.1 从生物到人工神经元（From Biological to Artificial Neurons） 人工神经网络经历了70年的跌宕起伏：深度学习与神经网络:浅谈人工神经网络跌宕起伏七十年。 作者相信这次神经网络浪潮是与众不同的，理由如下： 现如今有海量数据用于训练，并且ANNs ...

下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会 ...

//2019.09.10神经网络入门与学习1、神经网络的发展主要得益于三个方面的进步：(1)2进制的创新能力的发展(2)软硬件能力的发展;(3)人的性价比的下降。2、神经网络的成熟应用目前主要体现在分 ...

● L1和L2正则化的区别 参考回答： L1是模型各个参数的绝对值之和,L2为各个参数平方和的开方值。L1更趋向于产生少量的特征,其它特征为0,最优的参数值很大概率出现在坐标轴上,从而导致产生 ...