神经网络算法

逻辑性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

它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。摘 要 BP神经网络算法是在BP神经网络现有

人工神经网络的模型现在有数十种之多,应用较多的典型的神经网络模型包括BP神经网络、Hopfield网络、ART网络和Kohonen网络。神经网络的学习机理和机构 学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有

2006年,Hinton提出了在非监督数据上建立多层神经网络的一个有效方法,具体分为两步:首先逐层构建单层神经元,这样每次都是训练一个单层网络;当所有层训练完后,使用wake-sleep算法进行调优。 [6]

人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程,仅通过自身的训练,学习某种规则,在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统,人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(

在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型,以实现计算机模拟或准备制作硬件,包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。神经网络用到的算法就是向量乘法,并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现

为了更好的应用混沌神经网络的动力学特性,并对其存在的混沌现象进行有效的控制,仍需要对混沌神经网络的结构进行进一步的改进和调整,以及混沌神经网络算法的进一步研究。基于粗集理论 粗糙集(Rough Sets)理论是1982年由波兰华沙理工大学教授

由于卷积神经网络在计算机视觉领域应用较广,因此许多研究在介绍其结构时预先假设了三维输入数据,即平面上的二维像素点和RGB通道。与其它神经网络算法类似,由于使用梯度下降算法进行学习,卷积神经网络的输入特征需要进行标准化处理。具体地,

在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型,以实现计算机模拟或准备制作硬件,包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。神经网络用到的算法就是向量乘法,并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现

人工神经网络法,一种预测方法。人工神经网络是仿照生理学上的真实人脑神经网络的结构、功能和基本特性,通过计算机网络系统构成基本网络结点(即神经元)所组成的一种信息处理系统。可以记忆(存储)、处理一定的信息,并与其他结点并行工作

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