人工神经网络算法(人工神经网络算法的优缺点)

人工神经网络中的hopfield网络,其中的并行循环算法是怎么解?人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称

人工神经网络中的hopfield网络,其中的并行循环算法是怎么解?

人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。

BP神经网络算法学习?

第二步,确定网络结构,根据训练样本采用BP算法训练网络,调整网络权值和偏差,为了避免局部最小观象和加快网络收敛速度,选用加动量因子变学习率的改进BP算法为训练算法

创业项目群,学习操作 18个小项目,添加 微信:niuben22  备注:小项目

本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 1553299181@qq.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
如若转载,请注明出处:https://www.nhjkw.cn/2219.html