在兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間，必須有激活函數(shù)連接，從而加入非線性因素，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力。所以，我們先從激活函數(shù)學(xué)起，一類是擠壓型的激活函數(shù)，常用于簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)；另一類是半線性的激活函數(shù)，常用于深度網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。
2023-08-07 10:02:29
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過(guò)程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出，而對(duì)如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過(guò)程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過(guò)不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
物體所作出的交互反應(yīng)，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來(lái)的;②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-10-23 16:16:02
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
`我思故我在 亮出你的觀點(diǎn)自從類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以用強(qiáng)大的運(yùn)算能力加以模擬之后，強(qiáng)人工智能才開始出現(xiàn)。即便如此，以目前 CPU 的運(yùn)算能力來(lái)講，模擬類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的代價(jià)非常之大，于是有人想到了用
2017-08-23 15:42:16
點(diǎn)擊上方“藍(lán)字”，關(guān)注我們，感謝！人工智能(AI)以及利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和更高程度車輛自主性的強(qiáng)大技術(shù)。隨著人工智能研究的快速發(fā)展，設(shè)計(jì)人員正面臨激烈的競(jìng)爭(zhēng)
2021-12-17 08:17:41
的最大邊距超平面。SVM使用鉸鏈損失函數(shù)計(jì)算經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)并在求解系統(tǒng)中加入了正則化項(xiàng)以優(yōu)化結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)，是一個(gè)具有稀疏性和穩(wěn)健性的分類器。SVM可以通過(guò)核方法進(jìn)行非線性分類，是常見的核學(xué)習(xí)方法之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工
2022-03-05 14:15:07
。對(duì)于人工智能用例在當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，必須滿足三個(gè)條件：非常大的真實(shí)數(shù)據(jù)集具有重要處理能力的硬件架構(gòu)和環(huán)境開發(fā)新的強(qiáng)大算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）以充分利用上述內(nèi)容很明顯，后兩種要求相互依賴，并且
2019-05-29 10:46:39
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
人工智能打發(fā)展是算法優(yōu)先于實(shí)際應(yīng)用。近幾年隨著人工智能的不斷普及，許多深度學(xué)習(xí)算法涌現(xiàn)，從最初的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）到機(jī)器學(xué)習(xí)算法的時(shí)代。由于應(yīng)用環(huán)境的差別衍生出不同的學(xué)習(xí)算法：線性回歸，分類與回歸樹
2023-02-17 11:00:15
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟：訓(xùn)練與預(yù)測(cè)、訓(xùn)練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達(dá)訓(xùn)練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
能在外界信息的基礎(chǔ)上改變內(nèi)部結(jié)構(gòu)，是一種自適應(yīng)系統(tǒng)，通俗的講就是具備學(xué)習(xí)功能。現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性統(tǒng)計(jì)性數(shù)據(jù)建模工具。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是給定輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)一系列計(jì)算之后，輸出最終結(jié)果。這好比人的大腦
2019-03-03 22:10:19
電子發(fā)燒友總結(jié)了以“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為主題的精選干貨，今后每天一個(gè)主題為一期，希望對(duì)各位有所幫助?。c(diǎn)擊標(biāo)題即可進(jìn)入頁(yè)面下載相關(guān)資料）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實(shí)例（pdf彩版）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門資料MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析《matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)》深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-05-07 19:18:14
，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：
①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來(lái)的;
②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。
神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元，它是
2023-09-13 16:41:18
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的第一次浪潮。1969 年美國(guó)數(shù)學(xué)家及人工智能先驅(qū) Minsky在其著作中證 明感知器本質(zhì)上是一種線性模型[21]，只能處理線性分 類問(wèn)題，最簡(jiǎn)單的異或問(wèn)題都無(wú)法正確分類，因此神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也
2022-08-02 10:39:39
模型。第 3 部分將研究使用專用 AI 微控制器測(cè)試模型的特定用例。什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是系統(tǒng)或神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，使人工智能能夠更好地理解數(shù)據(jù)，使其能夠解決復(fù)雜的問(wèn)題。雖然有許多網(wǎng)絡(luò)類型，但本系
2023-02-23 20:11:10
最近在看人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存算一體這些方面的ADC設(shè)計(jì)方向，貌似跟一般的ADC方向是一樣的，都是希望朝著低功耗高精度和高速發(fā)展，在這幾個(gè)或其他特殊的方向各位有什么見解呢？
2021-06-24 08:17:34
最近在學(xué)習(xí)電機(jī)的智能控制，上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，可以通過(guò)對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
如何用stm32cube.ai簡(jiǎn)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2021-10-11 08:05:42
由于時(shí)變非線性和強(qiáng)耦合的控制系統(tǒng)還沒(méi)有精確的數(shù)學(xué)模型，因而傳統(tǒng)的依賴被控對(duì)象數(shù)學(xué)模型的控制策略及其控制系統(tǒng)的封閉式結(jié)構(gòu)很難對(duì)其實(shí)施有效控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制能夠很好地克服系統(tǒng)中模型參數(shù)的變化和非線性等
2019-08-12 06:25:35
人工智能下面有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)分支？如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法去解決機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類問(wèn)題？
2021-06-16 08:09:03
如何解決STM32F103的AD采樣非線性問(wèn)題？
2022-01-27 06:25:38
請(qǐng)問(wèn)如何采用基于虛擬儀器編程語(yǔ)言CVI編成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練儀對(duì)K型鎳鉻-鎳硅熱電偶的非線性進(jìn)行校正？
2021-04-08 06:55:26
，使之能夠適用于解決模擬電路故障診斷中的容差和非線性問(wèn)題，但在軟故障實(shí)際檢測(cè)中，由于不同的分類故障之間又不可避免地存在著模糊性，即不同的分類故障可能有相同或相近的故障特征向量，而這僅僅靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化
2019-07-05 08:06:02
應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬污水生物處理（1.浙江工業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院, 杭州 310014; 2.鎮(zhèn)江水工業(yè)公司排水管理處，鎮(zhèn)江 212003）摘要：針對(duì)復(fù)雜的非線性污水生物處理過(guò)程，開發(fā)了徑向基函數(shù)的人工
2009-08-08 09:56:00
本文提出了一個(gè)基于FPGA 的信息處理的實(shí)例：一個(gè)簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語(yǔ)言描述，該數(shù)據(jù)流采用模塊化的程序設(shè)計(jì)，并考慮了模塊間數(shù)據(jù)傳輸信號(hào)同 步的問(wèn)題，有效地解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題。
2021-05-06 07:22:07
如何糾正線性可變差分變壓器定位傳感器中非線性問(wèn)題？如何從高頻率傳感器的輸出提取振幅信息？數(shù)字異步振幅解調(diào)技術(shù)有哪幾種分類？如何有效解決信號(hào)非線性問(wèn)題？
2021-04-13 07:01:25
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用，尤其是具有分布存儲(chǔ)、并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織以及非線性映射等特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用更加廣泛。嵌入式便攜設(shè)備也越來(lái)越多地得到應(yīng)用，多數(shù)是基于ARM內(nèi)核及現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列
2019-09-20 06:15:20
吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)筆記之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的反向傳播算法
2019-05-22 15:11:21
的研究具有重要意義.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)相結(jié)合的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，把它應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，使系統(tǒng)不僅具有非線性、自適應(yīng)性、魯棒性和自學(xué)習(xí)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本來(lái)的優(yōu)勢(shì)，也具有模糊推理和模糊劃分等模糊邏輯全文下載
2010-05-06 09:05:35
隱藏技術(shù): 一種基于前沿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的新型人工智能處理器 Copy東京理工大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種名為“ Hiddenite”的新型加速器芯片，該芯片可以在計(jì)算稀疏“隱藏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”時(shí)達(dá)到最高的精度
2022-03-17 19:15:13
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論依照簡(jiǎn)明易懂、便于軟件實(shí)現(xiàn)、鼓勵(lì)探索的原則介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。內(nèi)容包括：智能系統(tǒng)描述模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的特點(diǎn)；基本人工神經(jīng)元模型，人工神經(jīng)
2009-01-13 14:58:57
63 在測(cè)量系統(tǒng)中，傳感器的非線性特性是測(cè)量系統(tǒng)誤差的主要來(lái)源。要提高測(cè)量系統(tǒng)的精度，就必須進(jìn)行誤差補(bǔ)償。設(shè)計(jì)了一個(gè)用模糊小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的補(bǔ)償環(huán)節(jié)。該補(bǔ)償環(huán)節(jié)是一
2009-03-14 18:27:0111 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近任何非線性連續(xù)函數(shù)的原理。通過(guò)在MATLAB環(huán)境下，對(duì)典型的不穩(wěn)定、非線性、強(qiáng)耦合的倒立擺系統(tǒng)建立了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)結(jié)構(gòu)，并對(duì)辨識(shí)結(jié)果進(jìn)
2009-05-27 11:54:1414 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近任何非線性連續(xù)函數(shù)的原理。通過(guò)在MATLAB環(huán)境下，對(duì)典型的不穩(wěn)定、非線性、強(qiáng)耦合的倒立擺系統(tǒng)建立了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)結(jié)構(gòu)，并對(duì)辨識(shí)結(jié)果
2009-05-27 13:28:5321 提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋?zhàn)赃m應(yīng)解耦控制算法，該算法將多變量非線性系統(tǒng)在平衡點(diǎn)處利用Taylor公式展開，分為線性部分和高階非線性部分。這樣，將高階非線性部分的影響視為可測(cè)干擾
2009-06-19 11:01:5513 針對(duì)遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，介紹了對(duì)非線性校正的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明了該方法的收斂速度優(yōu)越于其它傳統(tǒng)方法，且具有較強(qiáng)的魯棒性。關(guān)鍵詞：變
2009-06-25 14:05:3912 介紹了用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正傳感器系統(tǒng)非線性誤差的原理和方法,提出了基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳感器非線性誤差校正及其模型、算法與實(shí)現(xiàn)技術(shù)。通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真與應(yīng)用,顯示出這種逆模型不但
2009-06-29 10:22:0612 當(dāng)環(huán)境溫度變化時(shí)電容式壓力傳感器的非線性響應(yīng)特性也發(fā)生很大的變化，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)電容式壓力傳感器的響應(yīng)特性進(jìn)行自動(dòng)非線性補(bǔ)償，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能壓力傳感器。
2009-07-09 09:20:5229 簡(jiǎn)單介紹了當(dāng)前鉑熱電阻應(yīng)用存在的問(wèn)題，提出了應(yīng)用前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立熱電阻的逆模型堿性非線性補(bǔ)償，使得鉑電阻的靜態(tài)特性線性化，穩(wěn)重采用MATLAB為工具，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)
2009-07-16 10:07:5129 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的學(xué)習(xí)特性，小波變換有良好的時(shí)頻局部化性質(zhì)，將二者結(jié)合在一起構(gòu)成小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兼有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波變換的優(yōu)點(diǎn)。本文提出了解決虛擬儀器系統(tǒng)非線性校
2009-09-23 10:06:5111 摘要：以Chebyshev神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，給出了非線性函數(shù)的仿真實(shí)例．并提出了用模擬電路實(shí)現(xiàn)Chebyshev神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。關(guān)鍵詞：Chebyshev 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 仿真 模擬電路
2010-05-06 10:42:516 給出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒性的概念" 基于系統(tǒng)辨識(shí)的BP網(wǎng)絡(luò)RBF網(wǎng)絡(luò)和ELMAN 網(wǎng)絡(luò)的魯棒性問(wèn)題進(jìn)行了分析和研究$ 仿真結(jié)果表明" 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于非線性系統(tǒng)辨識(shí)有其廣闊的前景$
2010-07-22 16:20:047 人工智能識(shí)別打架和霸凌行為監(jiān)測(cè)系統(tǒng)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能視覺算法，人工智能識(shí)別打架和霸凌行為監(jiān)測(cè)系統(tǒng)利用已經(jīng)裝好的攝像頭對(duì)監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻監(jiān)測(cè)。系統(tǒng)通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能視覺算法分析視頻圖像
2024-09-03 22:52:39
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門活躍的邊緣性交叉學(xué)科.研究它的發(fā)展過(guò)程和前沿問(wèn)題，具有重要的理論意義
2010-03-06 13:39:013578 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特征有哪些?
由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)。它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提
2010-03-06 13:39:373809 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)有哪些?
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突出的優(yōu)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
2010-03-06 13:48:1524991 實(shí)現(xiàn)了參考噪聲與干擾噪聲呈非線性相關(guān)條件下的噪聲對(duì)消。在參考噪聲與干擾噪聲非線性相關(guān)時(shí)，傳統(tǒng)的橫向?yàn)V波器效果不理想，利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性特性，可更好的解決非線
2012-05-07 14:15:1824 GA_BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性函數(shù)擬合_徐富強(qiáng)
2017-03-19 11:26:541 摘要： 根據(jù)非線性系統(tǒng)利用前饋網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力，設(shè)計(jì)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器，并利用網(wǎng)絡(luò)權(quán)值校正法，建立Lyapunov函數(shù)對(duì)觀測(cè)器的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析。為了加快訓(xùn)練速度，在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)采用LM優(yōu)化算法來(lái)
2018-01-19 22:44:25765 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法。 前言： 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見公眾號(hào)
2018-06-18 10:15:005812 怎樣理解非線性變換和多層網(wǎng)絡(luò)后的線性可分，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)就是學(xué)習(xí)如何利用矩陣的線性變換加激活函數(shù)的非線性變換。
2018-10-23 14:44:214382 什么是人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大腦的結(jié)構(gòu)越簡(jiǎn)單，那么智商就越低。單細(xì)胞生物是智商最低的了。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一樣的，網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜它就越強(qiáng)大，所以我們需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這里的深度是指層數(shù)多，層數(shù)越多那么構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就越復(fù)雜。
2019-07-04 11:30:244348 在人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)中，有一個(gè)很重要的概念就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN（Convolutional Neural Networks）。
2019-11-02 11:23:434301 針對(duì)熱敏電阻溫度傳感器應(yīng)用中存在的非線性問(wèn)題，提出了應(yīng)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)其非線性補(bǔ)償?shù)姆椒ǎ榻B了非線性補(bǔ)償?shù)脑?，完整的推?dǎo)了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法補(bǔ)償精度高，優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2020-03-27 17:18:404 談及人工智能，就會(huì)涉及到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代人工智能的重要分支，它是一個(gè)為人工智能提供動(dòng)力，可以模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的系統(tǒng)。
2020-07-27 10:25:371130 、良好的自組織自學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn)。BP（BackPropagation ）算法又稱為誤差反向傳播算法，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在理論上可以逼近任意函數(shù)，基本的結(jié)構(gòu)由非線性變化單元組成，具有很強(qiáng)的非線性映射能力。而且網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)、各層的處理單元數(shù)及網(wǎng)絡(luò)的學(xué)
2021-01-20 10:18:308 、良好的自組織自學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn)。BP（BackPropagation ）算法又稱為誤差反向傳播算法，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在理論上可以逼近任意函數(shù)，基本的結(jié)構(gòu)由非線性變化單元組成，具有很強(qiáng)的非線性映射能力。而且網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)、各層的處理單元數(shù)及網(wǎng)絡(luò)的學(xué)
2021-01-20 10:18:300 的自組織自學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn)。BP(BackPropagation)算法又稱為誤差反向傳播算法,是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在理論上可以逼近任意函數(shù),基本的結(jié)構(gòu)由非線性變化單元組成,具有很強(qiáng)的非線性映射能力。而且網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)、各層的處理單元數(shù)及網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)系數(shù)等參數(shù)可根
2021-02-01 10:33:089 非線性非線性關(guān)系是自然界的普遍特性。大腦的智慧就是一種非線性現(xiàn)象。人工神經(jīng)元處于激活或抑制二種不同的狀態(tài)，這種行為在數(shù)學(xué)上表現(xiàn)為一種非線性關(guān)系。具有閾值的神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)具有更好的性能，可以提高容錯(cuò)性和存儲(chǔ)容量。
2021-02-25 10:48:0013 無(wú)反饋連接，夠成具有層次結(jié)構(gòu)的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。單計(jì)算層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能求解線性可分問(wèn)題，能夠求解非線性問(wèn)題的網(wǎng)絡(luò)必須是具有隱層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2021-03-01 10:09:0017 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性非凸、多層隱藏結(jié)構(gòu)、特征矢量化、海量模型參數(shù)等特點(diǎn)，但弱解釋性是限制其理論發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用的巨大障礙，因此，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋方法成為當(dāng)前人工智能領(lǐng)域研究的前沿?zé)狳c(diǎn)。針對(duì)軍事金融
2021-03-21 09:48:2319 人工智能-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)說(shuō)明。
2021-05-25 11:30:1612 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，即基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制或簡(jiǎn)稱神經(jīng)控制，是指在控制系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一工具對(duì)難以精確描述的復(fù)雜的非線性對(duì)象進(jìn)行建模，或充當(dāng)控制器，或優(yōu)化計(jì)算，或進(jìn)行推理，或故障診斷等，亦即同時(shí)兼有上述某些
2021-05-27 15:02:1113 基于工程實(shí)例的非線性問(wèn)題數(shù)值軟件選取
2021-07-05 15:13:256 Network, NN）或神經(jīng)計(jì)算（Neurocomputing）。ANN具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)、自適應(yīng)處理能力和良好的非線性建模能力，可應(yīng)用于模式識(shí)別、分類、預(yù)測(cè)、辨識(shí)、控制等領(lǐng)域，并在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域發(fā)揮
2023-08-22 16:45:186057 在快速發(fā)展的科技領(lǐng)域，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）是兩個(gè)備受矚目的概念。它們之間的聯(lián)系緊密而復(fù)雜，共同推動(dòng)了智能
2024-07-01 14:23:122229 和學(xué)習(xí)。本文將詳細(xì)介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理，包括其基本概念、結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法和應(yīng)用領(lǐng)域。 基本概念 1.1 神經(jīng)元 神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本計(jì)算單元，它接收輸入信號(hào)，進(jìn)行加權(quán)求和，然后通過(guò)激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，生成輸出信號(hào)。神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)如圖1所示。 圖
2024-07-02 10:06:012780 、預(yù)測(cè)分析等。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也存在一些優(yōu)缺點(diǎn)。本文將詳細(xì)分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點(diǎn)。 一、優(yōu)點(diǎn) 強(qiáng)大的非線性擬合能力 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，可以很好地處理復(fù)雜的非線性問(wèn)題。傳統(tǒng)的線性模型在處
2024-07-02 11:36:582219 化能力。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)
2024-07-02 14:24:037113 起著至關(guān)重要的作用，它們可以增加網(wǎng)絡(luò)的非線性，提高網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力，使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更加復(fù)雜的特征。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中激活函數(shù)的作用、常見激活函數(shù)及其特點(diǎn)，以及激活函數(shù)在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用。 一、激活函數(shù)的作用 引入非線性 ：激活函數(shù)的主要作用是引
2024-07-03 09:18:342548 中，激活函數(shù)起著至關(guān)重要的作用，它決定了神經(jīng)元的輸出方式，進(jìn)而影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能。 一、激活函數(shù)的作用 激活函數(shù)是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的核心組成部分，其主要作用如下： 引入非線性：激活函數(shù)將神經(jīng)元的線性輸出轉(zhuǎn)換為非線性輸出，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和模擬復(fù)雜的
2024-07-03 10:02:011808 結(jié)構(gòu)、原理、應(yīng)用場(chǎng)景等方面都存在一定的差異。以下是對(duì)這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較： 基本結(jié)構(gòu) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。每個(gè)神經(jīng)元之間通過(guò)權(quán)重連接，并通過(guò)激活函數(shù)進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)調(diào)整權(quán)重和偏置來(lái)最小化損失函數(shù)。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024-07-03 10:12:473381 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的關(guān)系是密不可分的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一種重要實(shí)現(xiàn)方式，而人工智能則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的廣泛領(lǐng)域。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的關(guān)系。 一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義和發(fā)展歷程 1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024-07-03 10:25:012663 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片是一類專門為深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)的處理器。它們具有高性能、低功耗、可擴(kuò)展等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。以下是關(guān)于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的介紹
2024-07-04 09:33:372007 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，其結(jié)構(gòu)和功能非常復(fù)雜。 引言 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，其結(jié)構(gòu)和功能非常復(fù)雜。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于20世紀(jì)40年代，經(jīng)過(guò)
2024-07-04 09:37:461885 人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，簡(jiǎn)稱ANN）是兩個(gè)密切相關(guān)但又有所區(qū)別的概念。 定義和起源
2024-07-04 09:39:252691 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一類受人腦啟發(fā)的計(jì)算模型，它們?cè)谠S多領(lǐng)域都取得了顯著的成功。以下是一些常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型： 感知機(jī)（Perceptron） ： 感知機(jī)是最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一，它由Frank
2024-07-04 09:41:031843 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，具有高度的自適應(yīng)性、學(xué)習(xí)能力和泛化能力。本文將介紹人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的特點(diǎn)，包括其基本結(jié)構(gòu)、工作原理、主要類型、學(xué)習(xí)算法、應(yīng)用領(lǐng)域等
2024-07-04 09:42:361286 結(jié)構(gòu)、原理、應(yīng)用場(chǎng)景等方面都存在一定的差異。以下是對(duì)這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)比較： 基本結(jié)構(gòu) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。每個(gè)神經(jīng)元之間通過(guò)權(quán)重連接，并通過(guò)激活函數(shù)進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)調(diào)整權(quán)重和偏置來(lái)最小化損失函數(shù)。 卷積神經(jīng)
2024-07-04 09:49:4426258 通過(guò)模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理、記憶信息的方式來(lái)進(jìn)行信息處理，是現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果基礎(chǔ)上提出的一種非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程與學(xué)術(shù)界被廣泛應(yīng)用，成為涉及神經(jīng)科學(xué)、思維科學(xué)、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的交叉學(xué)科。
2024-07-04 13:08:513987 ，具有強(qiáng)大的非線性映射能力，可以用于解決各種復(fù)雜的模式識(shí)別、分類、預(yù)測(cè)等問(wèn)題。 一、基本概念 神經(jīng)元：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，類似于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元。每個(gè)神經(jīng)元接收輸入信號(hào)，進(jìn)行加權(quán)求和，并通過(guò)激活函數(shù)生成輸出信號(hào)。 權(quán)重：神經(jīng)元之間連接的強(qiáng)度，
2024-07-04 16:57:432435 圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。本文將介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的基本原理。 1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 1.1 神經(jīng)元 神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，它接收輸入信號(hào)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行加權(quán)求和，然后通過(guò)激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，生成輸出信號(hào)。 1.2 感知機(jī) 感知機(jī)是一種最簡(jiǎn)
2024-07-05 09:16:181848 、多層感知機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)等。 感知機(jī)（Perceptron） 感知機(jī)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，由輸入層、輸出層和權(quán)重組成。感知機(jī)的工作原理是將輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)權(quán)重加權(quán)求和，然后通過(guò)激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，得到輸出結(jié)果。 感知機(jī)的數(shù)
2024-07-05 09:17:492334 隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，語(yǔ)言特征信號(hào)分類作為語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)種識(shí)別及語(yǔ)音情感分析等領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)，正逐漸受到研究者的廣泛關(guān)注。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural
2024-07-10 15:44:141200 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)模型是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)方法，它具有以下特點(diǎn)： 非線性映射能力 ：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理非線性問(wèn)題，可以很好地?cái)M合復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。 泛化能力 ：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)學(xué)習(xí)大量的輸入輸出數(shù)據(jù)
2024-07-11 11:12:101214
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