https://blog.csdn.net/cyhbrilliant/article/details/52694943 廣義回歸神經網絡 GRNN (General Regression Neural Network) 廣義回歸神經網絡是基於徑向基函數神經網絡的一種改進。 結構分析 ...
競爭神經網絡學習 競爭型神經網絡是基於無監督學習 Unsupervised learning 方法的神經網絡的一種重要類型,它經常作為基本的網絡形式,構成其它一些具有自組織能力的網絡,如自組織映射網絡 SOM 自適應共振理論網絡 學習向量量化網絡等。 生物神經網絡存在一種側抑制的現象,即一個神經細胞興奮后,通過它的分支會對周圍其他神經細腦產生抑制,這種抑制使神經細胞之間出現競爭:在開始階段,各神經 ...
2018-09-05 21:06 0 1519 推薦指數:
https://blog.csdn.net/cyhbrilliant/article/details/52694943 廣義回歸神經網絡 GRNN (General Regression Neural Network) 廣義回歸神經網絡是基於徑向基函數神經網絡的一種改進。 結構分析 ...
競爭神經網絡 競爭型網絡只有兩層,輸出層又被稱為核心層,在一次計算中只有一個輸出神經元獲勝,獲勝的神經元標記為1,其余神經元標記為0. 競爭神經網絡學習規則是由內星規則發展而來的Kohonen學習規則。 自組織特征映射網絡 自組織特征映射網絡(Self-Organizing ...
1、BP神經網絡是一種前饋型網絡(各神經元接受前一層的輸入,並輸出給下一層,沒有反饋),分為input層,hide層,output層 2、BP神經網絡的步驟: 1)創建一個神經網絡:newff a.訓練樣本:歸一化(premnmx ,postmnmx ,tramnmx) b.確定節點 ...
完整代碼及其數據,請移步小編的GitHub地址 傳送門:請點擊我 如果點擊有誤:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 這里結合網絡的資料和DenseNet論文,捋一遍DenseNet,基本代碼和圖片都是來自網絡 ...
目錄 感知機 神經網絡 神經網絡的特點 神經網絡的組成 淺層人工神經網絡模型 SoftMax回歸 損失計算-交叉熵損失 SoftMax計算、交叉熵 准確性計算 Mnist數據集 ...
目錄 人工神經網絡VS卷積神經網絡 卷積神經網絡CNN 卷積層 參數及結構 卷積輸出值的計算 步長 外圍補充與多Filter 總結輸出大小 卷積網絡API ...
1.卷積操作實質: 輸入圖像(input volume),在深度方向上由很多slice組成,對於其中一個slice,可以對應很多神經元,神經元的weight表現為卷積核的形式,即一個方形的濾波器(filter)(如3X3),這些神經元各自分別對應圖像中的某一個局部區域(local ...
RBF神經網絡初探 徑向基函數 徑向基函數是一種函數的取值僅僅與輸入的中心點有關的函數,具有這種性質的函數就稱為徑向基函數。 比如,高斯函數是一種徑向基函數,其輸出值的大小與距離中心點的距離有關,距離中心點越遠,函數值越小,距離中心點越近,函數值越大。 RBF神經網絡的結構 RBF ...