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神经网络

栏目简介:人工神经网络(ANN)是受构成人类大脑的生物神经网络启发而发展出来的计算系统。 ANN基于被称为人造神经元的相关单元的集合(类似于生物脑中的轴突)。神经元之间的每个连接(突触)可以将信号传输到另一个神经元。接收(突触后)神经元可以处理信号,然后信号连接到它的下游神经元。神经元可以具有通常由0~1之间的实数表示的状态。神经元和突触也可以具有随着学习进行而变化的权重,这可以增加或减少其发送到下游的信号的强度。此外,它们可以具有这样的阈值,使得只有当聚合信号低于(或高于)它时,该电平是发送的下行信号。神经元通常被分层组织,不同的层可以在其输入上执行不同类型的变换。信号从第一(输入)到最后(输出)层行进,可能经历了多次遍历层。神经网络方法的最初目标是以与人类大脑相同的方式解决问题。随着时间的推移,注意力集中于匹配特定的心理能力,导致与生物学的偏差,如反向传播,或反向传递信息,并调整网络以反映信息。人工神经网络已被用于各种任务,包括计算机视觉,语音识别,机器翻译,社交网络过滤,医疗诊断等许多领域。

对26个英文字符进行特征识别的神经网络模型

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用2NDN快速构建基于时间序列的股票预测模型及示例详解

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径向基函数神经网络

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Hopfield神经网络模型

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BP神经网络模型

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基于JOONE快速开发神经网络

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粒子群算法简介

[2016-11-20]   优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题 为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优 ...