《人工神經網絡》第4章 Hopfield網絡模型
Hopfield 網絡模型 相互連接型的神經網絡模型，簡稱為 HNN （Hopfield Neural Network），解決了具有 NPC 復雜性的旅行商問題（TSP） 對比： MP模型、感知器模型、自適應神經元Adaline、EBP網絡：屬於前向神經網絡。 學習觀點：是強有力的學習系統 ...
原文：人工神經網絡是黑箱模型嗎？
自從人工神經網絡 ANN 在函數逼近 模式識別 建模仿真等領域的應用取得顯著成效以來，就一直遭受到一項指控：ANN is one kind of black box models 當然，這項 罪名 成立與否並無定論，但終究影響不好。如今，大部分應用者都認為ANN是黑箱模型。在ANN的捍衛者中，也有一部分人致力於 洗白 ANN，試圖告訴大家：ANN是white box model。 本文的目的不是 ...
2013-03-24 13:36 0 2956 推薦指數：
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（僅是個人學習摘抄） CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）被稱為“小腦模型控制器”，但其網絡模型與習慣上的人工神經網絡有所不同，它進行單元的權值調節，但是不具備人工神經網絡的層次連接結構，也不具備動力學的行為，只是一種非線性的映射 ...
人工神經網絡--ANN
機器學習基礎會更好地幫助理解本文。 神經網絡是一種模擬人腦的神經網絡以期能夠實現類人工智能的機器學習技 ...
人工神經網絡基本特點
①人工神經網絡(ANN)為廣泛連接的巨型系統。神經科學研究表明，人類中樞神經的主要部分大腦皮層由10[11]～10[12]個神經元組成，每個神經元共有10[1]～10[5]個突觸，突觸為神經元之間的結合部，決定神經元之間的連接強度與性質。這表明大腦皮層是一個廣泛連接的巨型復雜系統，ANN的連接機制 ...
人工神經網絡是什么
目錄 一、人工神經網絡 二、生物神經網絡 三、硅基智能與碳基智能 計算機：硅基智能 人腦：碳基智能 四、MP模型 感知器——最簡單的神經網絡結構 單層感知器——無法處理異或問題 多層感知器——隱藏層 ...
人工神經網絡簡論
一、 綜述 神經網絡領域最早是由心理學家和神經學家開創的，旨在開發和測試神經的計算機模擬。粗略地說，神經網絡是一組連接的輸入/輸出單元，其中每個連接都與一個權重相關聯。在學習階段，通過調整這些權重，能夠預測輸入元組的正確類標號。由於單元之間的連接，神經網絡學習又稱連接者學習 ...
人工神經網絡實踐
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人工神經網絡ANN
神經網絡 結構 （Architecture） : 結構指定了網絡中的變量和它們的拓撲關系。例如，神經網絡中的變量可以是神經元連接的權重（weights）和神經元的激勵值（activities of the neurons）。 激勵函數（Activity Rule）: 作用:激勵函數 ...