前饋神經網路是一種最簡單的神經網路,各神經元分層排列。每個神經元只與前一層的神經元相連。接收前一層的輸出,並輸出給下一層.各層間沒有反饋。是目前套用最...
《前饋神經網路及其套用》可作為套用數學、計算機科學與技術、信息與通信工程、電氣工程、控制科學與技術等專業高年級本科生、研究生的教材或教學參考書,也可供相關...
多層前饋神經網路(multilayer feedforward neural network): 單計算層感知器只能解決線性可分問題,而大量的分類問題是線性不可分的。克服單計算層感知器這一局限性...
卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路(Feedforward Neural Networks),是深度學習(deep learning)的代表算法...
《前饋神經網路分析與設計》是2013年出版的圖書,作者是喬俊飛、韓紅桂。...... 《前饋神經網路分析與設計》是2013年出版的圖書,作者是喬俊飛、韓紅桂。...
BP(back propagation)神經網路是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學家提出的概念,是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網路,是目前套用最廣泛的神經網路...
神經網路最早由心理學家和神經生物學家提出,由於神經網路在解決複雜問題時能夠提供一種相對簡單的方法,因此近年來越來越受到人們的關注。神經網路模型各種各樣、 各式...
循環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列(sequence)數據為輸入,在序列的演進方向進行遞歸(recursion)且所有節點(循環單元)按鏈式連線形成閉合迴路的...
前饋神經網路工作機理分析與學習算法, 中國科學技術出版社2006年出版。...... 前饋神經網路工作機理分析與學習算法, 中國科學技術出版社2006年出版。書名 前饋神經網路...
深度學習(Deep Learning, DL)或階層學習(hierarchical learning)是機器學習的技術和研究領域之一,通過建立具有階層結構的人工神經網路(Artifitial Neural Networks, ...
1986年,Rumelhart、Hinton和Williams提出了多層前饋神經網路的學習算法,即BP算法。它從證明的角度推導算法的正確性,是學習算法有理論依據。從學習算法角度上看,是一個...
前饋網路一般指前饋神經網路或前饋型神經網路。它是一種最簡單的神經網路,各神經元分層排列。每個神經元只與前一層的神經元相連。接收前一層的輸出,並輸出給下一...
遞歸神經網路(recursive neural network)是具有樹狀階層結構且網路節點按其連線順序對輸入信息進行遞歸的人工神經網路(Artificial Neural Network, ANN),是深度學習(deep...
除傳統控制方法外,各種先進控制方法如最優控制、前饋控制、神經網路以及模糊控制等也逐漸套用於穩定平台的控制系統,這些控制方法的先決條件是獲得模型的先驗知識。由於...
感知器是人工神經網路中的一種典型結構, 它的主要的特點是結構簡單,對所能解決的問題 存在著收斂算法,並能從數學上嚴格證明,從而對神經網路研究起了重要的推動...