原文:神經網絡之非線性分類器——神經網絡

.單一神經元 神經網絡是由許許多多的單一神經元構成的,那每一個神經元的實質是什么呢 神經元就干一件事情,叫做非線性變換。如下圖所示: .神經網絡 sigmod激活函數的作用是什么呢 它把一個數從負無窮到正無窮映射為 到 的部分,它只干這么一件事。那什么是神經網絡呢 神經元是一個函數吧,那么神經網絡是一個超級超級復雜的復合函數。 上圖中的神經網絡實際上與線性分類器如出一轍。你看看啊,上圖中有三層網 ...

2018-10-12 09:43 0 3117 推薦指數:

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神經網絡用作分類器

自己實踐了一下,對神經網絡分類器有了初步了解。 本文主要內容包括: (1) 介紹神經網絡基本原理 (2) Matlab實現前向神經網絡的方法 第0節、引例 本文以Fisher的Iris數據集作為神經網絡程序的測試數據集。Iris數據集可以在http ...

Wed Jun 14 04:19:00 CST 2017 0 23052
BP神經網絡分類器的設計

1.BP神經網絡訓練過程論述  BP網絡結構有3層:輸入層、隱含層、輸出層,如圖1所示。 圖1 三層BP網絡結構  3層BP神經網絡學習訓練過程主要由4部分組成:輸入模式順傳播(輸入模式由輸入層經隱含層向輸出層傳播計算)、輸出誤差逆傳播(輸出的誤差由輸出層經隱含層傳向輸入層 ...

Fri Mar 11 04:11:00 CST 2016 3 2519
二.線性神經網絡

  自適應線性元件20世紀50年代末由Widrow和Hoff提出,主要用於線性逼近一個函數式而進行模式聯想以及信號濾波、預測、模型識別和控制等。   線性神經網絡和感知的區別是,感知只能輸出兩種可能的值,而線性神經網絡的輸出可以取任意值。線性神經網絡采用Widrow-Hoff學習規則 ...

Tue Nov 13 04:55:00 CST 2018 0 907
使用MindSpore的線性神經網絡擬合非線性函數

技術背景 在前面的幾篇博客中,我們分別介紹了MindSpore的CPU版本在Docker下的安裝與配置方案、MindSpore的線性函數擬合以及MindSpore后來新推出的GPU版本的Docker編程環境解決方案。這里我們在線性擬合的基礎上,再介紹一下MindSpore中使用線性神經網絡來擬合 ...

Sat May 15 18:48:00 CST 2021 0 334
神經網絡算法——解決非線性分類復雜問題

神經網絡的定義 把神經元模擬成一個邏輯單元,在神經網絡的模型中,神經元收到來自n個其他神經元傳遞過來的輸入信號,這些輸入信號通過帶權重的連接進行傳遞,神經元收到的總輸入值將與神經元的閾值進行比較,然后通過激活函數(activation funciton)處理以產生神經元的輸出。 把許多 ...

Wed Apr 10 16:34:00 CST 2019 0 1649
tensorflow神經網絡擬合非線性函數與操作指南

本實驗通過建立一個含有兩個隱含層的BP神經網絡,擬合具有二次函數非線性關系的方程,並通過可視化展現學習到的擬合曲線,同時隨機給定輸入值,輸出預測值,最后給出一些關鍵的提示。 源代碼如下: 運行結果如下: 結果實在是太棒了,把這個關系擬合的非常好。在上述的例子中,需要進一步說 ...

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