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...
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...
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...
《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...
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...
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 propaga tion) 神經網路通常採用基於BP神經元的多層前向神經網路的...BP神經網路和RBF網路都是前饋型神經網路,下面我們研究反饋式神經網路。在反饋式...
Jordan網路和Elman網路是最早出現的面向序列數據的循環神經網路,由於二者都從單層前饋神經網路出發構建遞歸連線,因此也被稱為簡單循環網路(Simple Recurrent Network, ...
通過多層處理,逐漸將初始的“低層”特徵表示轉化為“高層”特徵表示後,用“簡單...傳統的前饋神經網路能夠被看作擁有等於層數的深度(比如對於輸出層為隱層數加1)...
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...
加盧什金將神經網路的連線方式歸納為前饋、跨層、側向、反饋等四種,其中,前饋連線是最基本的連線方式,它普遍存在於其餘三種連線方式中;而有側向連線的網路總可以轉化...