《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：第十章——人工神經網絡入門
. 從生物到人工神經元 From Biological to Artificial Neurons 人工神經網絡經歷了 年的跌宕起伏：深度學習與神經網絡:淺談人工神經網絡跌宕起伏七十年。 作者相信這次神經網絡浪潮是與眾不同的，理由如下： 現如今有海量數據用於訓練，並且ANNs在處理大規模復雜問題時頻繁由於其他ML技術。 硬件的性能有了明顯的提升，使得訓練ANNs的時間可以接受。 訓練算法有所改進 ...
2018-05-07 20:35 0 4502 推薦指數：
相關推薦
神經網絡與深度學習[邱錫鵬] 第九章、第十章習題解析
9-1 一般認為，有用信息具有較大的方差，噪聲有較小的方差。 主成分分析，選擇方差最大的方向投影，並去掉多余的維度（特征），達到降噪的目的。 9-2 9-3 具有多重共線性的數據不適合使用 ...
《人工神經網絡》第8章 CMAC模型
（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 ...
keras人工神經網絡構建入門
//2019.07.29-301、Keras 是提供一些高度可用神經網絡框架的 Python API ，能幫助你快速的構建和訓練自己的深度學習模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。 2、Keras 被認為是構建神經網絡的未來，以下是一些它流行的原因：(1)輕量級和快速開發 ...
《人工神經網絡》第6章 自組織神經網絡
自組織神經網絡是一類無教師學習的神經網絡模型，這類模型大都采用了競爭學習機制。自組織神經網絡無需提供教師信號，它可以對外界未知環境（或樣本空間）進行學習或模擬，並對自身的網絡結構進行適當的調整，這就是所謂自組織的由來。 競爭學習機制以及自組織神經網絡的代表模型：ART 模型、SOM 模型 ...
《人工神經網絡》第7章 聯想記憶神經網絡
聯想記憶 AM（Associative Memory）是神經網絡研究的一個重要方面，在許多領域被廣泛應用。AM 作為人工神經網絡的一種能力，就是將任意的輸入矢量集通過線性或非線性映射，變換為輸出矢量集。 7.1 聯想記憶基本特點 7.1.1 聯想記憶的原理 聯想記憶網絡存貯 ...
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 ...