神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算ppt課件-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】智能中國(guó)網(wǎng)提供學(xué)習(xí)支持Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法概述?Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由JeffreyL.Elman于1990年提出?是一種反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?具有很強(qiáng)的計(jì)算能力Hello,I’mJeffreyL.ElmanElman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輸入輸入單元上下文單元輸出隱層單

2025-01-05 15:50

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法ppt課件-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述人工神經(jīng)元模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和優(yōu)越性人工神經(jīng)網(wǎng)與信息融合的結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合實(shí)例2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述?二十世紀(jì)八十年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得了重大進(jìn)展，在諸如手寫體郵政編碼判讀，蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)的識(shí)別，熱力學(xué)

2025-01-05 15:48

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)ppt課件-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】第二章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)本章簡(jiǎn)單地介紹生物神經(jīng)元、神經(jīng)元模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其學(xué)習(xí)算法。2第二章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)§生物神經(jīng)元模型§人工神經(jīng)元模型§網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)類型§人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型§神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)§小結(jié)3&

2025-01-05 15:31

hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ppt課件-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】霍普菲爾德（Hopfield）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式2、非線性系統(tǒng)狀態(tài)演變的形式3、離散型的霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)（DHNN）4、連續(xù)性的霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)（CHNN）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式Hopfield網(wǎng)絡(luò)是單層對(duì)稱全反饋網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)激活函數(shù)選取的不同，可分為離散型和連續(xù)性兩種（DHNN,CHNN）。DH

2025-01-05 03:33

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配套ch(1)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】31一個(gè)說(shuō)明性實(shí)例32蘋果/香蕉分類器分類器傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)33標(biāo)準(zhǔn)向量模式pshapetextureweight=p2111–=標(biāo)準(zhǔn)香蕉模式標(biāo)準(zhǔn)蘋果模式形狀:{1:圓形;-1:非圓形}質(zhì)地

2025-05-26 18:04

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)01緒論-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】武漢科技大學(xué)1張凱副教授武漢科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificalNeuralNetwork)2第一章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述1.人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念3.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的歷史4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域人工智能?人工智能（Ar

2025-05-26 02:15

絕對(duì)經(jīng)典rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】RBF網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)?只有一個(gè)隱層，且隱層神經(jīng)元與輸出層神經(jīng)元的模型不同。?隱層節(jié)點(diǎn)激活函數(shù)為徑向基函數(shù)，輸出層節(jié)點(diǎn)激活函數(shù)為線性函數(shù)。?隱層節(jié)點(diǎn)激活函數(shù)的凈輸入是輸入向量與節(jié)點(diǎn)中心的距離（范數(shù)）而非向量?jī)?nèi)積，且節(jié)點(diǎn)中心不可調(diào)。?隱層節(jié)點(diǎn)參數(shù)確定后，輸出權(quán)值可通過(guò)解線性方程組得到。?隱層節(jié)點(diǎn)的非線性變換把線性不可分問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線性可分問(wèn)題。

2025-05-28 01:54

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文資料(1)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?生物神經(jīng)元?人工神經(jīng)元模型?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)生理學(xué)和神經(jīng)解剖學(xué)的研究結(jié)果表明，神經(jīng)元(Neuron)是腦組織的基本單元，是人腦信息處理系統(tǒng)的最小單元。?生物神經(jīng)元?生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)基礎(chǔ)生物神經(jīng)元在結(jié)構(gòu)上由:細(xì)胞體(Cellbody)、

2025-01-04 14:41

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例分析-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】——蚊子分類問(wèn)題?正向傳播：?輸入樣本－－－輸入層－－－各隱層－－－輸出層?判斷是否轉(zhuǎn)入反向傳播階段：?若輸出層的實(shí)際輸出與期望的輸出（教師信號(hào)）不符?誤差反傳?誤差以某種形式在各層表示－－－－修正各層單元的權(quán)值?網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可接受的程度或達(dá)到預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止一、BP網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)

2025-05-25 22:33

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】智能中國(guó)網(wǎng)提供學(xué)習(xí)支持BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法概述?Rumelhart，McClelland于1985年提出了BP網(wǎng)絡(luò)的誤差反向后傳BP(BackPropagation)學(xué)習(xí)算法?BP算法基本原理?利用輸出后的誤差來(lái)估計(jì)輸出層的直接前導(dǎo)層的誤差，再用這個(gè)誤差估計(jì)更前一層的誤差，如此一層一層的反

2025-05-25 22:33

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型教案-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN（artificialneuralwork)是20世紀(jì)80年代才日益受到人們重視的一種新的人工智能計(jì)算方法。由于它模擬了人腦的思維模式，即具有一定的智能，且的確能解決許多用傳統(tǒng)方法不能或難于解決的復(fù)雜問(wèn)題，使之更加精確化，如更精確的分類、非線性規(guī)劃的求解、著名的“旅行員推銷問(wèn)題”的解決等（注：在近年來(lái)的實(shí)際應(yīng)用

2025-05-25 22:33

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配套ch(2)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】121反向傳播算法的變形122BP算法的缺點(diǎn)?算法的收斂速度很慢?可能有多個(gè)局部極小點(diǎn)?BP網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的選取尚無(wú)理論上的指導(dǎo)，而是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取?BP網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)前向網(wǎng)絡(luò)，具有非線性映射能力，但較之非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，功能上有其局限性123BP算法的變形?啟發(fā)式改進(jìn)–動(dòng)量

2025-01-04 16:17

[工學(xué)]8人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】機(jī)器學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）概述?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了一種普遍且實(shí)用的方法從樣例中學(xué)習(xí)值為實(shí)數(shù)、離散值或向量的函數(shù)?反向傳播算法，使用梯度下降來(lái)調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以最佳擬合由輸入-輸出對(duì)組成的訓(xùn)練集合?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤健壯性很好?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被成功應(yīng)用到很多領(lǐng)域，例如視覺場(chǎng)景分析，語(yǔ)音識(shí)別，機(jī)器人控制簡(jiǎn)

2024-10-18 23:31

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ppt-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ArtificialNeural Networks 第一頁(yè)，共七十九頁(yè)。 概述 什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種應(yīng)用類似于大腦神 經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的...

2024-10-03 10:50

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制多種結(jié)構(gòu)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】多種結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的多種結(jié)構(gòu)神經(jīng)直接自校正控制神經(jīng)控制器NNC與對(duì)象串聯(lián)，實(shí)現(xiàn)P的逆模型?P?1，且能在線調(diào)整。輸出y跟蹤輸入r的精度，取決于逆模型的精度。不足：開環(huán)控制結(jié)構(gòu)，不能有效的抑制擾動(dòng)。神經(jīng)直接自校正控制ru-y)?(

2024-10-16 20:00

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