This book is intended to be a general introduction to neural networks for those with a computer architecture, circuits, or systems background. In the introduction (Chapter 1), we define key vo- cabulary, recap the history and evolution of the techniques, and for make the case for additional hardware support in the field.
標(biāo)簽： Deep_Learning_for_Computer_Archit ects
上傳時間： 2020-06-10
上傳用戶：shancjb
General paradigm in solving a computer vision problem is to represent a raw image using a more informative vector called feature vector and train a classifier on top of feature vectors collected from training set. From classification perspective, there are several off-the-shelf methods such as gradient boosting, random forest and support vector machines that are able to accurately model nonlinear decision boundaries. Hence, solving a computer vision problem mainly depends on the feature extraction algorithm
標(biāo)簽： Convolutional Networks Neural Guide to
上傳時間： 2020-06-10
上傳用戶：shancjb
隨著人類社會的進(jìn)步，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展日新月異，模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已取得了長足的發(fā)展。經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機(jī)科學(xué)，人工智能，智能控制等方面得到了廣泛的應(yīng)用。當(dāng)代社會是一個講究效率的社會，科技更新領(lǐng)域也是如此。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域，算法的優(yōu)化顯得尤為重要，對提高網(wǎng)絡(luò)整體性能舉足輕重.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是目前應(yīng)用最為廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對于解決非線性復(fù)雜問題具有重要的意義。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有其自身的一些不足（收斂速度慢和容易陷入局部極小值問題），在解決某些現(xiàn)實問題的時候顯得力不從心。針對這個問題，本文利用遺傳算法的并行全局搜索的優(yōu)勢，能夠彌補(bǔ)BP網(wǎng)絡(luò)的不足，為解決大規(guī)模復(fù)雜問題提供了廣闊的前景。本文將遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)有機(jī)地結(jié)合起來，提出了一種新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在穩(wěn)定性、學(xué)習(xí)性和效率方面都有了很大的提高?；谝陨系难芯磕康模疚氖紫仍O(shè)計了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，達(dá)到了加快收斂速度和全局尋優(yōu)的效果。本文借助MATLAB平臺，對算法的優(yōu)化內(nèi)容進(jìn)行了仿真實驗，得出的效果也符合期望值，實現(xiàn)了對BP算法優(yōu)化的目的。關(guān)鍵詞：生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；BP網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法；仿真隨著電子計算機(jī)的問世及發(fā)展，人們試圖去了解人的大腦，進(jìn)而構(gòu)造具有人類思維的智能計算機(jī)。在具有人腦邏輯推理延伸能力的計算機(jī)戰(zhàn)勝人類棋手的同時，引發(fā)了人們對模擬人腦信息處理的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。1.1研究背景人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Noural Networks，ANN）（注：簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），是一種數(shù)學(xué)算法模型，能夠?qū)π畔⑦M(jìn)行分布式處理，它模仿了動物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是對動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種具體描述。這種網(wǎng)絡(luò)依賴系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)節(jié)內(nèi)部大量節(jié)點之間的關(guān)系，最終實現(xiàn)信息處理的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過對輸入輸出數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí)，掌握輸入與輸出之間的潛在規(guī)則，能夠?qū)π聰?shù)據(jù)進(jìn)行分析計算，推算出輸出結(jié)果，因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的特性，這種學(xué)習(xí)適應(yīng)的過程被稱為“訓(xùn)練"。
標(biāo)簽： 遺傳算法 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) matlab
上傳時間： 2022-06-16
上傳用戶：jiabin
該書的作者是來自 Y Combinator Research 的研究員 Michael Nielsen，他也是一位量子物理學(xué)家、科學(xué)作家、計算機(jī)編程研究人員。他的個人主頁是：Neural networks and deep learningneuralnetworksanddeeplearning.com書籍介紹 這是我個人以為目前最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)入門資料之一。內(nèi)容非常淺顯易懂，很多數(shù)學(xué)密集的區(qū)域作者都有提示。全書貫穿的是 MNIST 手寫數(shù)字的識別問題，每個模型和改進(jìn)都有詳細(xì)注釋的代碼。非常適合用來入門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)！ 全書共分為六章，目錄如下： 第一章：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫數(shù)字 第二章：反向傳播算法如何工作 第三章：改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法 第四章：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以計算任何函數(shù)的可視化證明 第五章：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為何很難訓(xùn)練 第六章：深度學(xué)習(xí) 《Neural Network and Deep Learning》這本書的目的是幫助讀者掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心概念，包括現(xiàn)代技術(shù)的深度學(xué)習(xí)。在完成這本書的學(xué)習(xí)之后，你將使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)來解決復(fù)雜模式識別問題。你將為使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)，來攻堅你自己設(shè)計中碰到的問題。 本書一個堅定的信念，是讓讀者更好地去深刻理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，如果你很好理解了核心理念，你就可以很快地理解其他新的推論。這就意味著這本書的重點不是作為一個如何使用一些特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫的教程。僅僅學(xué)會如何使用庫，雖然這也許能很快解決你的問題，但是，如果你想理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中究竟發(fā)生了什么，如果你想要了解今后幾年都不會過時的原理，那么只是學(xué)習(xí)些熱?的程序庫是不夠的。你需要領(lǐng)悟讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作的原理。
標(biāo)簽： 深度學(xué)習(xí)
上傳時間： 2022-07-24
上傳用戶：
A Cluster-Based Security Architecture for Ad Hoc Networks
標(biāo)簽： Cluster-Based Architecture Security Networks
上傳時間： 2015-02-01
上傳用戶：yxgi5
The Algorithm of Detectors Generating in Intrusion Detection System Based on Artificial Immune Theory
標(biāo)簽： Artificial Generating Algorithm Detectors
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：陽光少年2016
學(xué)習(xí)mp3格式的好源碼A DSP-based decompressor unit for high-fidelity MPEG-Audio over TCP/IP networks
標(biāo)簽： high-fidelity decompressor MPEG-Audio DSP-based
上傳時間： 2016-04-03
上傳用戶：gaome
Fuzzy logic based handoff in wireless networks.rar
標(biāo)簽： wireless networks handoff Fuzzy
上傳時間： 2014-01-16
上傳用戶：liansi
Single Neural Net PID Controller based on RBF Identification using matlab
標(biāo)簽： Identification Controller Single Neural
上傳時間： 2014-11-29
上傳用戶：ddddddos
DTNSim2 is a simulator for Delay-Tolerant Networks (DTNs) written in Java. It is based on Sushant Jain s DTNSim, which was used for the Routing in a delay tolerant network paper. It has been exensively modified.
標(biāo)簽： Delay-Tolerant simulator Networks DTNSim2
上傳時間： 2016-11-06
上傳用戶：tianyi223
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號-1
