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人工神經網絡導論 蔣宗禮編

  • 人工神經網絡學習總結筆記

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    標簽: 人工神經網絡

    上傳時間: 2022-02-19

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  • 人工神經網絡評價法

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    標簽: 人工神經網絡

    上傳時間: 2022-02-19

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  • 人工神經網絡具有四個基本特征

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    標簽: 人工神經網絡

    上傳時間: 2022-02-19

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  • 人工神經網絡固有的優點和缺點

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    標簽: 人工神經網絡

    上傳時間: 2022-02-20

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  • 人工神經網絡的模型

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    標簽: 人工神經網絡

    上傳時間: 2022-02-20

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  • 基于人工神經網絡的預測原理及MATLAB實現

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    標簽: 人工神經網絡 matlab

    上傳時間: 2022-02-26

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  • 三種常用的人工神經網絡

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    標簽: 神經網絡

    上傳時間: 2022-03-09

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  • MATLAB試題講解(神級版本)

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    標簽: matlab

    上傳時間: 2022-04-06

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  • 機器學習:人工神經網絡

    人工神經網絡提供了一種普遍且實用的方法從樣例中學習值為實數、離散值或向量的函數反向傳播算法,使用梯度下降來調節網絡參數以最佳擬合由輸入-輸出對組成的訓練集合人工神經網絡對于訓練數據中的錯誤健壯性很好人工神經網絡已被成功應用到很多領域,例如視覺場景分析,語音識別,機器人控制神經網絡學習對于逼近實數值、離散值或向量值的目標函數提供了一種健壯性很強的方法對于某些類型的問題,如學習解釋復雜的現實世界中的傳感器數據,人工神經網絡是目前知道的最有效的學習方法反向傳搖成功例子,學習識別手寫字符,學習識別口語,學習識別人臉生物學動機ANN受到生物學的啟發,生物的學習系統是由相互連接的神經元組成的異常復雜的網絡。ANN由一系列簡單的單元相互密集連接構成的,其中每一個單元有一定數量的實值輸入,并產生單一的實數值輸出人腦的構成,大約有1011個神經元,平均每一個與其他104個相連神經元的活性通常被通向其他神經元的連接激活或抑制最快的神經元轉換時間比計算機慢很多,然而人腦能夠以驚人的速度做出復雜度驚人的決策很多人推測,生物神經系統的信息處理能力一定得益于對分布在大量神經元上的信息表示的高度并行處理

    標簽: 機器學習 神經網絡

    上傳時間: 2022-04-08

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  • 人工神經網絡理論、設計及應用_第2版

    本書系統地論述了人工神經網絡的主要理論和設計基礎,給出了大量應用實例,旨在使讀者了解神經網絡的發展背景和研究對象,理解和熟悉其基本原理和主要應用,掌握其結構模型和基本設計方法,為以后的深入研究和應用開發打下基礎。作者連續11年為電氣信息類專業研究生及本科高年級學生開設“人工神經網絡理論與應用”課程,2002年在多次修改講義和多項科研成果基礎上形成本書的第一版。本書第二版對原書約1/3的內容進行了更新,對保留內容進行了修改。取材注意內容的典型性和先進性,編排注意內容的邏輯性,闡述注重物理概念的清晰性,舉例與思考練習的安排注意了內容的實踐性,常用神經網絡及算法的介紹著重于實用性。

    標簽: 人工神經網絡

    上傳時間: 2022-06-21

    上傳用戶:qingfengchizhu

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