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神经网络算法基本介绍
简单
介绍神经网络算法
答:
神经元:它是神经网络的基本单元。神经元先获得输入,然后执行某些数学运算后,再产生一个输出
。神经元内输入 经历了3步数学运算,先将两个输入乘以 权重 :权重 指某一因素或指标相对于某一事物的重要程度,其不同于一般的比重,体现的不仅仅是某一因素或指标所占的百分比,强调的是因素或指标的相对...
神经网络算法
有哪几种
答:
该算法主要分为前馈神经网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络等
。1、前馈神经网络:多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP) 包括输入层、隐藏层和输出层,信息仅向前传播,不包含循环或反馈连接。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs): 特别适用于图像处理任务,通过卷积层提取局部特...
神经网络算法
原理
答:
1、自适应谐振理论(ART)网络
自适应谐振理论(ART)网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连,该连接沿着正向(自底向上)和反馈(自顶向下)两个方向进行。2、学习矢量量化(LVQ)网络 学习矢量量化(LVQ)网络,它由三层神经元组成,即输入转换层、隐含...
神经网络算法
答:
有了对S型神经元的了解,我们就可以
介绍神经网络的基本
结构了。具体如下: 在⽹络中最左边的称为输⼊层,其中的神经元称为输⼊神经元。最右边的,即输出层包含有输出神经元,在图中,输出层只有⼀个神经元。中间层,既然这层中的神经元既不是输⼊也不是输出,则被称为隐藏层。 这就是神经网络的基本结构,...
什么是
神经网络算法
?
答:
神经网络算法的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程
,它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行。然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生的想法或解决问题的办法。神经网络的研究工作有以下几方面:1...
神经网络
训练常用
算法
有哪些?
答:
在大模型训练过程中,常用的优化
算法
主要包括以下几种:1. 梯度下降法:用于优化
神经网络的
损失函数,通过逐步更新神经网络的参数,以最小化损失函数。2. 随机梯度下降法:在训练大模型时,可能会出现梯度消失或爆炸的问题,随机梯度下降法通过在每次更新时加入随机性,避免了这个问题的发生。3. Adam优化...
神经网络算法
原理
答:
4.2.2 反向传播
算法
(BP法)发展到目前为止,
神经网络
模型不下十几种,如前馈神经网络、感知器、Hopfiled 网络、径向基函数网络、反向传播算法(BP法)等,但在储层参数反演方面,目前比较成熟比较流行的网络类型是误差反向传播神经网络(BP-ANN)。BP网络是在前馈神经网络的
基础
上发展起来的,始终有一...
神经网络
:卷积神经网络(CNN)
答:
神经网络的
拓扑结构 :神经网络的单元通常按照层次排列,根据网络的层次数,可以将神经网络分为单层神经网络、两层神经网络、三层神经网络等。结构简单
的神经网络
,在学习时收敛的速度快,但准确度低。 神经网络的层数和每层的单元数由问题的复杂程度而定。问题越复杂,神经网络的层数就越多。例如,两层神经网络常用来解决...
神经网络算法
三大类
答:
具体如下:1、多层感知机,一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上,也称为全连接神经网络。2、卷积神经网络核心是卷积层,是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈
神经网络算法
之一。3、残差收缩网络,残差收缩网络是卷积神经网络的改进,引入了软阈值化,更适合强噪...
机器学习之人工
神经网络算法
答:
1.
神经网络的
来源 我们听到神经网络的时候也时候近一段时间,其实神经网络出现有了一段时间了。神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。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
诞生以后,神经网络的...
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