论文:BP神经网络的产生与发展

; 23 第三章  BP神经网络改进                    24 3.1 BP神经网络的局限性 ...
来自: 云栖社区 > 论坛 作者: ramona 浏览:416 回复:10

数据挖掘(9):BP神经网络算法与实践

问题导读: 1.BP神经网络是做什么的? 2.什么是前向传输(Feed-Forward前向反馈)? 3.什么是逆向反馈(Backpropagation)? 5e4d414cgw1evkbht8fa3j20ac08xdgn.jpg (39.44 KB ...
来自: 云栖社区 > 论坛 作者: 卖萌的binny 浏览:304 回复:1

Deep Learning(深度学习)系列:(五)卷积神经网络

矩阵,则网络无能力学习。        训练算法与传统的BP算法差不多。主要包括4步,这4步被分为两个阶段: 第一阶段,向前传播阶段: a)从样本集中取一个样本(X,Yp),将X输入网络; b)计算相应的实际输出Op ...
来自: 云栖社区 > 论坛 作者: 我把你心底 浏览:294 回复:2

神经网络简史

就像九十年代的互联网,后来的Web2.0,和眼下的“大数据”。谁都想套套近乎。一些做理论的大佬也不能免俗,发明RSA算法的R(Rivest)也带了几个学生转做神经网络学习问题的复杂性。一时间红旗不倒,彩旗飘飘,好不热闹。1993年 ...
来自: 云栖社区 > 论坛 作者: 梦想的1/4 浏览:151 回复:1

TensorFlow系列专题(七):一文综述RNN循环神经网络

传播的方式来更新梯度,而RTRL算法则是使用前向传播的方式来更新梯度。目前,在RNN的训练中,BPTT是最常用的参数更新的算法。 BPTT算法和我们在前馈神经网络上使用的BP算法本质上没有任何区别,只是RNN中的参数存在时间上的共享,因此RNN中的参数在 ...
来自: 云栖社区 > 博客 作者: 技术小能手 浏览:50 回复:0

2016年最高大上的机器学习顶级课程《机器读心术之神经网络与深度学习》

神经网络BP神经网络,基于梯度下降的各种学习算法 第3课 BP神经网络应用,图像压缩,信用识别;稀疏自动编码器与特征提取 第4课 能联想和记忆的Hopfield神经网络,DHNN与DCNN;应用:OCR识别,解决旅行商问题 第5课 模拟退火算法与 ...
来自: 云栖社区 > 论坛 作者: subi9191 浏览:317 回复:0

独家 | 一文读懂神经网络(附解读&案例)

参数的优化函数叫做梯度下降,这在寻找函数最小值时非常有用。我们希望能最小化错误,这也被叫做损失函数或目标函数。 那么以上这些内容有什么意义,和神经网络又有什么关联呢?实际上我们所做的与神经网络算法所做的本质是相同的。 我们在刚刚的模型中仅使用了一个特征 ...
来自: 云栖社区 > 博客 作者: 1168562833233928 浏览:23 回复:0

强人工智能基本问题:神经网络分层还是不分层

问题导读 1.理论上,神经网络分层需要分几层? 2.若不分层,会面对那些问题? 现代的大部分机器学习的算法将神经元分出了清晰的层次。所谓分层,即将神经元分为几层(也可认为是几组)。每层内的神经元没有联系,相邻的层与层之间的神经元会有两两的联系,从而形成 ...
来自: 云栖社区 > 论坛 作者: jiuwozuiha 浏览:141 回复:3

关于BP神经网络预测

关于BP神经网络预测 关于BP时间序列预测 注 笑脸代表冒号 程序中x是已知的运输量数值(2000年-2009年),以4个数据为一组,前三个数据作为输入,第四个作为输出,共分7组,前六组训练,隐层节点为7,最后一组检验: x=[13369.2 14873 ...
来自: 云栖社区 > 论坛 作者: sunnywhite 浏览:233 回复:0

告别深度学习炼丹术!谷歌大脑提出“权重无关”神经网络

适合为任务编码策略的神经网络架构,并使用学习算法找到该策略的权重参数。 在这项工作中,我们受到自然界进化的早成行为的启发,开发了具有自然就能够执行给定任务的架构的神经网络,即使其权重参数是随机采样的。通过使用这样的神经网络架构,AI智能体可以在不需要学习权重 ...
来自: 云栖社区 > 博客 作者: 1168562833233928 浏览:32 回复:0

机器学习助力神经科学的高维数据分析,两者如何相互激励与促进

vs 递归( Recurrent )神经网络架构? 8.如何发现大脑分类技巧的策略? 2016-07-06_113030.png (288.37 KB, 下载次数: 0) 下载附件  保存到相册 2016-7-6 11:31 上传 (A) 一个 ...
来自: 云栖社区 > 论坛 作者: 老木头儿 浏览:239 回复:0

StartDT AI Lab | 视觉智能引擎之算法模型加速

需要反复调试优化的,优化较好的量 化加速效果4倍的情况下一般能够保持模型的精度损失不超过0.5%。 02 网络剪枝 另一项比较重要的神经网络的加速方法就是模型减枝,剪枝这个方式在许多经典的机器学习中也很常见,比如决策树,GBM算法。在神经网络中,剪枝原理受 ...
来自: 云栖社区 > 博客 作者: startdtsms 浏览:63 回复:0

神经网络和机器学习、强人工智能

问题,也可叫做元问题。 现在很多机器学习的算法都是基于神经网络的,也有一些不是神经网络算法用于机器学习。(我读书少,就不列举了。)大部分神经网络(也许所有)的算法都可以转化为矩阵。无外乎是节点及其之间的联系。有些神经网络几乎不需要学习,所以也不能管它们叫做 ...
来自: 云栖社区 > 论坛 作者: 让玲玲疑问 浏览:105 回复:0

DeepID人脸识别算法之三代

分类,也可以学习特征,但ImageNet上的卷积神经网络都是分类的,这次终于见到不关注分类错误率而关注特征的卷积神经网络。 其次,卷积神经网络改进方式,无非如下几种:增大网络深度和宽度,增加数据,将网络隐含层连接到前面几层来,添加其他的信号。 再次,也是 ...
来自: 云栖社区 > 论坛 作者: 辣妈孕妈 浏览:401 回复:1

机器学习教程 十二-神经网络模型的原理 大数据

问题导读 1.神经网络模型的数学原理是什么? 2.反向传导算法是什么? 3.本文计算过程包含哪些内容? 深度学习最近火的不行,因为在某些领域应用的效果确实很好,深度学习本质上就是机器学习的一个topic,是深度人工神经网络的另一种叫法,因此理解深度学习 ...
来自: 云栖社区 > 论坛 作者: 热爱_生活 浏览:152 回复:0

NAACL 2019最佳论文:量子概率驱动的神经网络(附代码&文献)

非常少,神经元的值可以在任意的取值区间,这使得神经网络只是被当做一个黑盒子去拟合输入输出,其内部的机制并不能够被大家所清晰地理解。因此,目前的神经网络往往并不是十全完美的解决方案,而需要改进结构的设计便于人们理解其内部的机制。 可解释性 ...
来自: 云栖社区 > 博客 作者: 1168562833233928 浏览:34 回复:0

Google X部门构建了一个庞大的系统,用于模拟人类的大脑神经网络

  Google X部门通过1.6万片处理器构建了一个庞大的系统,用于模拟人类的大脑神经网络。借助“谷歌大脑”,无需接受人类的任何培训和指令,就可以利用内在算法从海量数据中自动提取信息,学会如何识别猫咪。   无人驾驶汽车和增强 ...
来自: 云栖社区 > 论坛 作者: 随意的风 浏览:880 回复:0

手把手教你如何提高神经网络的性能

![image](https://yqfile.alicdn.com/d6ebf04daee3290af8e9a859fa009d8f71f3e7a6.png) 神经网络是一种机器学习算法,它可以提高许多用例(项目)的精确度。![image](https ...
来自: 云栖社区 > 博客 作者: lpy0815 浏览:37 回复:0

网络安全与机器学习(一):网络安全中的机器学习算法

,根据数据而不是算法做出决策,并改变其行为,那就是机器学习。 DL(深度学习)是一套用于实现机器学习的技术,例如图像识别系统,系统主要识别对象边缘、结构、对象类型、然后识别对象本身。重点是深度学习并不完全是深度神经网络,它还有其他算法,它们被改进以学习模式 ...
来自: 云栖社区 > 博客 作者: 【方向】 浏览:94 回复:0

从机器学习谈起【推荐

机理的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑。机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验,发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。在BP算法(加速神经网络训练过程的数值算法)诞生以后,神经网络的发展进入了一个热潮。BP算法的发明人之一是前面介绍的机器 ...
来自: 云栖社区 > 论坛 作者: 渴望真爱 浏览:309 回复:9
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