原文: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。 把許多個這樣的神經元按一定的層次結構連接起來,就得到了神經網絡。 一個神經元可以看成包含兩個部分,一個是對輸入的加權求和 ...

2019-04-10 08:34 0 1649 推薦指數:

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神經網絡非線性分類器——神經網絡

1.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:    2.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0到1的部分,它只干這么一件事。那什么是神經網絡呢?神經 ...

Fri Oct 12 17:43:00 CST 2018 0 3117
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
遺傳算法優化BP神經網絡——非線性函數擬合

遺傳算法基本的操作分為: 1.選擇操作 2.交叉操作 3.變異操作 遺傳算法的基本要素包括染色體編碼方法、適應度函數、遺傳操作和運行參數。 遺傳算法優化BP神經網絡算法流程如圖3-4所示: 遺傳算法實現:遺傳算法優化BP神經網絡的要素包括種群初始化、適應度函數、選擇操作、交叉 ...

Sun Jul 12 06:09:00 CST 2015 0 5255
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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