神经网络算法Neural Network介绍 1. 背景:      1.1 以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本      1.2 最著名的算法…

神经网络算法应用举例子 理论参加上一篇博客。 1. 关于非线性转化方程(non-linear transformation function) sigmoid函数(S 曲线)用来作为activation function…

首先思维分为以下三种，都是属于神经网络范畴 一、逻辑性的思维: 指根据逻辑规则进行推理的过程； 1.它先将信息化成概念，并用符号表示， 2.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，让计算机执…

今天完成了普通自适应神经网络的设计与开发，设计类图如下： 自适应人工神经网络主要是用来处理聚类问题，即通过“胜者为王”的竞争机制把要分类样本的中心存储到竞争层神经元的网络权值之中。 演示程序：随机取两个区域的点的集合，我…

1.背景 1.1以人脑的神经网络为启发，历史上出现过很多不同的版本 1.2最著名的算法是1980年的是backpropagation 2.多层向前神经网络（Multilayer Feed-Forward Neural N…

python3.5下运行 #-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' input…

BP 算法是一个迭代算法，它的基本思想为：(1) 先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；(2) 计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）；(3) 更…

###一 神经网络算法 神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。 神经网络用到的算法就是向量乘法(矩阵)，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个…

1.背景 以人脑中的神经网络为启发,前者加生物神经网络,最著名的算法是1980年的 backpropagation 2多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 2.…

原理 [机器学习]机器学习笔记整理10- 神经网络算法 1. 关于非线性转化方程(non-linear transformation function) sigmoid函数(S 曲线)用来作为activation fun…

相比于bp神经网络算法，som相对来说比较容易理解。自组织神经网络，是一种用于聚类的神经网络算法，从名字便可以看出，这是一种无监督式的算法，意味着，它不需要任何训练样本，便可以直接对输入样本根据其特征 分类，将具有相似特…

（AI还没开始学，神经网络方面的知识缺乏。故暂时不能深入了理解。） 神经网络，可以理解为一个自动机，一个需要学习的自动机。先给其一些学习数据，帮助其建立一个合适的网络。然后就和自动机类似。CodeProject里（htt…