原文:神經網絡學習筆記(六) 廣義回歸神經網絡

https: blog.csdn.net cyhbrilliant article details 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: 可以看出,這個結構與之前我們所講過的徑向基神經網絡非常相似,區別就在於多了一層加和層,而去掉了隱含層與輸出層的權值連接。 .輸入層為向量, ...

2019-03-13 15:18 0 1041 推薦指數:

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[人工神經網絡]Grnn-廣義回歸神經網絡

已實現內容: 1.matlab使用newgrnn&sim函數實現數據預測; 2.利用newgrnn生成的網絡參數iw、lw、b進行數據預測; 3.maltab使用grnn矩陣形式公式進行數據預測; 4.C語言實現grnn矩陣形式進行數據預測; 5.公式沒用錯,但計算出現Nan時 ...

Tue Aug 21 03:08:00 CST 2018 0 1399
數模學習筆記(五)——BP神經網絡

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 ...

Sun Jul 14 04:03:00 CST 2013 1 3721
卷積神經網絡學習筆記——DenseNet

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 ...

Sat Dec 12 23:17:00 CST 2020 0 2131
學習筆記神經網絡基礎

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 ...

Sun Apr 07 02:54:00 CST 2019 0 742
學習筆記】卷積神經網絡

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 ...

Tue Apr 09 07:07:00 CST 2019 0 535
深度卷積神經網絡學習筆記(一)

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 ...

Sun Jul 31 05:20:00 CST 2016 0 23613
[學習筆記] RBF神經網絡初探

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 ...

Thu Mar 05 01:01:00 CST 2020 0 1440
TensorFlow學習筆記(六)循環神經網絡

一、循環神經網絡簡介   循環神經網絡的主要用途是處理和預測序列數據。循環神經網絡刻畫了一個序列當前的輸出與之前信息的關系。從網絡結構上,循環神經網絡會記憶之前的信息,並利用之前的信息影響后面節點的輸出。 下圖展示了一個典型的循環神經網絡。 循環神經網絡的一個重要的概念 ...

Tue Jul 03 07:23:00 CST 2018 0 3591
 
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