chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義

工程師 ? 來(lái)源:未知 ? 作者:姚遠(yuǎn)香 ? 2018-11-24 09:21 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( Artificial Neural Networks, 簡(jiǎn)寫為ANNs)也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或稱作連接模型,是對(duì)人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特性的抽象和模擬。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以對(duì)大腦的生理研究成果為基礎(chǔ)的,其目的在于模擬大腦的某些機(jī)理與機(jī)制,實(shí)現(xiàn)某個(gè)方面的功能。國(guó)際著名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究專家,第一家神經(jīng)計(jì)算機(jī)公司的創(chuàng)立者與領(lǐng)導(dǎo)人Hecht Nielsen給人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的定義就是:“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由人工建立的以有向圖為拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)系統(tǒng),它通過(guò)對(duì)連續(xù)或斷續(xù)的輸入作狀態(tài)相應(yīng)而進(jìn)行信息處理” 這一定義是恰當(dāng)?shù)摹?/p>

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,可以追溯到 1957年Rosenblatt提出的感知器模型(Perceptron) 。它幾乎與人工智能——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,導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興。 目前在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究方法上已形成多個(gè)流派,最富有成果的研究工作包括:多層網(wǎng)絡(luò)BP算法,Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型,自適應(yīng)共振理論,自組織特征映射理論等。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)的基礎(chǔ)上提出來(lái)的。它雖然反映了人腦功能的基本特征,但遠(yuǎn)不是自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼真描寫,而只是它的某種簡(jiǎn)化抽象和模擬。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)

(1)可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系;

(2)所有定量或定性的信息都等勢(shì)分布貯存于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各神經(jīng)元,故有很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)性;

(3)采用并行分布處理方法,使得快速進(jìn)行大量運(yùn)算成為可能;

(4)可學(xué)習(xí)和自適應(yīng)不知道或不確定的系統(tǒng);

(5)能夠同時(shí)處理定量、定性知識(shí)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要研究方向

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究可以分為理論研究和應(yīng)用研究?jī)纱蠓矫妗@碚撗芯靠煞譃橐韵聝深悾?/p>

1)利用神經(jīng)生理與認(rèn)知科學(xué)研究人類思維以及智能機(jī)理。

2)利用神經(jīng)基礎(chǔ)理論的研究成果,用數(shù)理方法探索功能更加完善、性能更加優(yōu)越的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,深入研究網(wǎng)絡(luò)算法和性能, 如:穩(wěn)定性、收斂性、容錯(cuò)性、魯棒性等;開發(fā)新的網(wǎng)絡(luò)數(shù)理理論,如:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)、非線性神經(jīng)場(chǎng)等。

應(yīng)用研究可分為以下兩類:

1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件模擬和硬件實(shí)現(xiàn)的研究。

2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各個(gè)領(lǐng)域中應(yīng)用的研究。這些領(lǐng)域主要包括:模式識(shí)別、信號(hào)處理、知識(shí)工程、專家系統(tǒng)、優(yōu)化組合、機(jī)器人控制等。 隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論本身以及相關(guān)理論、相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用定將更加深入。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多個(gè)方面存在顯著差異,以下是對(duì)兩者的比較: 一、結(jié)構(gòu)特點(diǎn) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:53 ?674次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)分析

    自學(xué)習(xí)能力 : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的分類、回歸等任務(wù),無(wú)需人工進(jìn)行復(fù)雜的特征工程。 泛化能力強(qiáng) : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的特征表示
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:36 ?930次閱讀

    什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法(Backpropagation Algorithm)是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效方法。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法的介紹: 一、基本概念 反向傳播算法是BP
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:18 ?776次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

    ),是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它通過(guò)反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、一個(gè)或多個(gè)隱藏層和輸出層組成,通過(guò)逐層遞減的方式調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,目的是最小化網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差。 二、深度學(xué)習(xí)的
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:15 ?866次閱讀

    深度學(xué)習(xí)入門:簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 首先,導(dǎo)入必要的庫(kù): 收起 python ? import numpy as np ? 定義激活函數(shù) Sigmoid: 收起 python ? def sigmoid(x): return 1
    的頭像 發(fā)表于 01-23 13:52 ?533次閱讀

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法

    在上一篇文章中,我們介紹了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和多種算法。在本文中,我們會(huì)介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法,供各位老師選擇。 01 人工
    的頭像 發(fā)表于 01-09 10:24 ?1212次閱讀
    <b class='flag-5'>人工</b><b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>架構(gòu)方法

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)工具與框架

    : TensorFlow是由Google Brain團(tuán)隊(duì)開發(fā)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架,它支持多種深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練,包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。TensorFlow以其靈活性和可擴(kuò)展性而聞名,適用于研究和生產(chǎn)環(huán)境。 特點(diǎn): 靈活性: TensorFlow提供了豐富的API,允許用戶自定義
    的頭像 發(fā)表于 11-15 15:20 ?672次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

    在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù),如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和游戲智能等。其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的模型。 1. 結(jié)構(gòu)差異 1.1 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:53 ?1881次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理與算法

    ),是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一。 一、基本原理 卷積運(yùn)算 卷積運(yùn)算是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心,用于提取圖像中的局部特征。 定義卷積核:卷積核是一個(gè)小的矩陣,用于在輸入圖像上滑動(dòng),提取局部特征。 滑動(dòng)窗口:將卷積核在輸入圖像上滑動(dòng),每次滑動(dòng)一個(gè)像素點(diǎn)。 計(jì)算卷積:將卷積核與輸入圖像
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:47 ?1787次閱讀

    RNN模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)) 2.1 結(jié)構(gòu) 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通常指的是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforward Neural Networks, FNN),是一種最簡(jiǎn)單的
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:42 ?1133次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作機(jī)制

    LSTM(Long Short-Term Memory,長(zhǎng)短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),設(shè)計(jì)用于解決長(zhǎng)期依賴問題,特別是在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色。以下是LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 11-13 10:05 ?1636次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 如何實(shí)現(xiàn)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    LSTM(長(zhǎng)短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),它能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴信息。在處理序列數(shù)據(jù)時(shí),如時(shí)間序列分析、自然語(yǔ)言處理等,LSTM因其能夠有效地捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系而受到
    的頭像 發(fā)表于 11-13 09:53 ?1588次閱讀

    Moku人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)101

    不熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí),或者想了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何優(yōu)化加速實(shí)驗(yàn)研究,請(qǐng)繼續(xù)閱讀,探索基于深度學(xué)習(xí)的現(xiàn)代智能化實(shí)驗(yàn)的廣闊應(yīng)用前景。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?“人工
    的頭像 發(fā)表于 11-01 08:06 ?667次閱讀
    Moku<b class='flag-5'>人工</b><b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>101

    關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這些概念你厘清了么~

    隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展,AI可以越來(lái)越多地支持以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)或者難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。本文基于此解釋了 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)及其對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的意義。CNN是一種能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提
    發(fā)表于 10-24 13:56

    matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學(xué)建模數(shù)值分析

    matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學(xué)建模數(shù)值分析 精通的可以討論下
    發(fā)表于 09-18 15:14