神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用ppt課件(留存版)
【正文】 量 Δw1ij 如果前面還有隱含層，沿用上述同樣方法依此類推，一直將輸出誤差 ek逐層的反推算到第一層為止 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用場(chǎng)景 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性和優(yōu)勢(shì) 1. 非典型解決方案 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與經(jīng)典計(jì)算方法相比并非優(yōu)越 , 只有當(dāng)常規(guī)方法解決不了或效果不佳時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法才能顯示出其優(yōu)越性。 典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 對(duì)流傳播模型（ CPN ） 該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種在功能上作為統(tǒng)計(jì)最優(yōu)化和概率密度函數(shù)分析的網(wǎng)絡(luò)模型。 缺點(diǎn)是調(diào)節(jié)困難。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包 重量級(jí)工具 Matlab Joone Editor 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)很方便 更新滯后 Joone 例子豐富，提供很多種網(wǎng)絡(luò)及工具 支持云計(jì)算 Encog For Java 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包 Joone 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包 — Encog For Java 意向度模型架構(gòu)圖 賣家 買家 買家 數(shù)據(jù)收集 偏好信息 行
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