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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法-展示頁(yè)

2024-10-01 10:21本頁(yè)面

　　

【正文】中誤差逆?zhèn)鞑ァ?Error Backpropagation〕算法〔簡(jiǎn)稱BP算法〕是一種較常用的算法。第一頁(yè)，共二十頁(yè)。? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎與 AI同時(shí)起步，但 30余年來(lái)卻并未取得人工智能那樣巨大的成功，中間經(jīng)歷了一段長(zhǎng)時(shí)間的蕭條。直到 80年代，獲得了關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)切實(shí)可行的算法，以及以 Von Neumann體系為依托的傳統(tǒng)算法在知識(shí)處理方面日益顯露出其力不從心后，人們才重新對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生了興趣，才是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論得到復(fù)興。 ? 到目前為止，已經(jīng)出現(xiàn)許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及相應(yīng)的學(xué)習(xí)算法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于對(duì)物群的目標(biāo)擬合、模式分類和預(yù)測(cè)。 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根本結(jié)構(gòu) —— 神經(jīng)元 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和根本原理根本上是以人腦的組織結(jié)構(gòu)和活動(dòng)規(guī)律為背景，它反映料人腦的某些根本特征，是人腦的某些抽象、簡(jiǎn)化或模仿。第三頁(yè)，共二十頁(yè)。 X1 X2 Xn y1 y2 ym 輸入層節(jié)點(diǎn) 隱層節(jié)點(diǎn) 輸出層節(jié)點(diǎn) 第五頁(yè)，共二十頁(yè)。如果在輸出層不能得到期望得輸出，那么轉(zhuǎn)入反向傳播，將誤差信號(hào)沿原來(lái)的連接通路返回，通過(guò)修改各層神經(jīng)元的權(quán)值，使得誤差信號(hào)減小，然后再轉(zhuǎn)入正向傳播過(guò)程，反復(fù)

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ppt-展示頁(yè)

【摘要】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

[工學(xué)]42人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及算法-展示頁(yè)

【摘要】1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及算法常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：BP網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、動(dòng)態(tài)遞歸網(wǎng)絡(luò)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)等。感知器模型（perceptron）?美國(guó)心理學(xué)家Rosenblatt于1957年提出?是一個(gè)具有單層神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?最簡(jiǎn)單的前向網(wǎng)絡(luò)?主要用于模式分類，以及基

2025-01-28 10:58

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的ppt課件-展示頁(yè)

【摘要】人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（ANN）ArtificialNeuralNetwork生物神經(jīng)元及生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是基于模仿生物大腦的結(jié)構(gòu)和功能而構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng)或計(jì)算機(jī)。生物神經(jīng)元及生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類按照網(wǎng)絡(luò)特性?靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)?動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)按照學(xué)習(xí)方法

2025-01-14 15:50

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp算法ppt課件-展示頁(yè)

【摘要】第7章典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP?反向傳播網(wǎng)絡(luò)Back—PropagationNetwork，由于其權(quán)值的調(diào)整采用反向傳播（Backpropagation）的學(xué)習(xí)算法，因此被稱為BP網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)?是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)?其神經(jīng)元的變換函數(shù)是S型函數(shù)，因此輸出量為0到1之

2025-01-14 15:31

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自組織競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-展示頁(yè)

【摘要】第五章自組織競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)???（ART）?BP網(wǎng)絡(luò)雖已得到廣泛應(yīng)用，然而，它在構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)時(shí)未能充分借鑒人腦工作的特點(diǎn)，因而其功能有許多不足之處：?對(duì)比之下，人腦的優(yōu)越性就極其明顯了。人的大腦是一個(gè)龐大、復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它不僅可以記憶來(lái)自外界的各種信息，即具有可塑性，而且還可以將新、舊信息保存下來(lái)，即具有穩(wěn)定性。人的腦神經(jīng)系統(tǒng)

2025-02-14 21:14

技術(shù)及工程應(yīng)用講稿5(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制)-展示頁(yè)

【摘要】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制陸寶春2023年11月人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式及其特點(diǎn)5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)過(guò)程6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制8凈水廠最佳投藥量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)9神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制中有

2025-03-06 14:04

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)-展示頁(yè)

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2024-10-03 10:32

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例分析-展示頁(yè)

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2024-10-03 10:27

boltzmann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法-展示頁(yè)

【摘要】智能中國(guó)網(wǎng)提供學(xué)習(xí)支持Boltzmann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法概述?Ackley、Hinton等人以模擬退火思想為基礎(chǔ)，對(duì)Hopfield模型引入了隨機(jī)機(jī)制，提出了Boltzmann機(jī)。GeoffreyHintonDavidH.Ackley概述?Boltzmann機(jī)是第一個(gè)受統(tǒng)計(jì)力學(xué)啟發(fā)的多層學(xué)習(xí)機(jī)，它是一

2025-01-13 14:36

rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法-展示頁(yè)

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創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法-展示頁(yè)

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2025-06-04 03:49

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用第4講bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-展示頁(yè)

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2025-01-17 01:10

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2025-08-02 21:58

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2025-08-02 21:58

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