《神經網路簡介》是慕課網提供的慕課課程,授課老師是Erik_Song。
基本介紹
- 中文名:神經網路簡介
- 授課老師:Erik_Song
- 類別:慕課
- 提供方:慕課網
《神經網路簡介》是慕課網提供的慕課課程,授課老師是Erik_Song。
neocognitron是一個具有深度結構的神經網路,並且是最早被提出的深度學習算法之一,其隱含層由S層(Simple-layer)和C層(Complex-layer)交替構成。其中S層單元在感受野(receptive field)內對圖像特徵進行提取,C層單元接收和回響不同...
從結構上講,BP網路具有輸入層、隱藏層和輸出層;從本質上講,BP算法就是以網路誤差平方為目標函式、採用梯度下降法來計算目標函式的最小值。基本原理 人工神經網路無需事先確定輸入輸出之間映射關係的數學方程,僅通過自身的訓練,學習...
內容簡介 神經網路可以指向兩種,一個是生物神經網路,一個是人工神經網路。生物神經網路:一般指生物的大腦神經元,細胞,觸點等組成的網路,用於產生生物的意識,幫助生物進行思考和行動。人工神經網路(Artificial Neural Networks,簡寫為...
因此, 神經網路廣泛套用於人工智慧、自動控制、機器人、統計學等領域的信息處理中。結構 一個經典的神經網路是一個包含三個層次的。紅色的是輸入層,綠色的是輸出層,紫色的是中間層(也叫隱藏層)。輸入層有3個輸入單元,隱藏層有4...
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)按鏈式連線的遞歸神經網路(recursive neural network)。對循環神經網路的研究始於二十世紀80-...
簡介 在機器學習和認知科學領域,人工神經網路(英文:artificial neural network,縮寫ANN),簡稱神經網路(英文:neural network,縮寫NN)或類神經網路,是一種模仿生物神經網路(動物的中樞神經系統,特別是大腦)的結構和功能的數學模型或...
是套用最廣泛、發展最迅速的人工神經網路之一。研究從20世紀60年代開始,理論研究和實際套用達到了很高的水平。簡介 前饋神經網路(feedforward neural network,FNN),簡稱前饋網路,是人工神經網路的一種。前饋神經網路採用一種單向多層結構...
簡介 長短期記憶網路(Long-Short Term Memory,LSTM)論文首次發表於1997年。由於獨特的設計結構,LSTM適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲非常長的重要事件。LSTM的表現通常比時間遞歸神經網路及隱馬爾科夫模型(HMM)更好,比如用在不...
簡介 二進神經網路是指具有以下三個特性的網路:(1)只有單隱層和單輸出;(2)網路各個神經元均為硬限幅特性神經元;(3)網路的輸入、輸出均為二進制,即0和1。稱每個神經元為二進神經元。二進前向神經網路處理的信息對象是定義在二...
級聯相關神經網路是從一個小網路開始,自動訓練和添加隱含單元,最終形成一個多層的結構。級聯相關神經網路具有以下優點:學習速度快;自己決定神經元個數和深度;訓練集變化之後還能保持原有的結構;不需要後向傳播錯誤信號。在電力管理、...
深度神經網路是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一種技術。技術特點 多層的好處是可以用較少的參數表示複雜的函式。在監督學習中,以前的多層神經網路的問題是容易陷入局部極值點。如果訓練樣本足夠充分覆蓋未來的樣本,那么學到的多層...
人的腦神經細胞,經過視覺、聽覺、運動、嗅覺、味覺、觸覺以及想像等刺激會生長出“樹突”,通過這些“樹突”,與其他神經細胞形成網路。在某一方面知識越是豐富,大腦中相應的神經網路越密集,信息傳遞和加工的速度也越快。人的習慣(包括...
神經網路分析法是從神經心理學和認知科學研究成果出發,套用數學方法發展起來的一種具有高度並行計算能力、自學能力和容錯能力的處理方法。基本介紹 什麼是神經網路分析法 神經網路技術在模式識別與分類、識別濾波、自動控制、預測等方面已展示...
隨機神經網路是一種人工神經網路,並作為人工智慧的工具。簡介 隨機神經網路向神經網路引進隨機變化,一類是在神經元之間分配隨機過程傳遞函式,一類是給神經元隨機權重。這使得隨機神經網路在最佳化(Optimization)問題中非常有用,因為隨機的變換...
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 learning)算法之一。遞歸神經網路(recursive neural network)提出於...
傅立葉神經網路是以一組傅立葉基函式作為三層前向神經網路各隱含層單元的輸出特性,再以其加權和作為網路的非線性輸出,構成的一種神經網路模型。從傅立葉神經網路可知,一個傅立葉神經網路就是一個傅立葉級數,反過來,一個傅立葉函式對應著...
神經網路理論:認知心理學家通過計算機模擬提出的一種知識表征理論,認為知識在人腦中以神經網路形式儲存,神經網路由可在不同水平上被激活的結點組成,結點與結點之間有聯結,學習是聯結的創造及其強度的改變。過去認為神經系統對運動的控制...
霍普菲爾德神經網路是指由美國生物物理學家霍普菲爾德和同事們根據物理學原理設計了一種網路,通常稱為霍普菲爾德神經網路。霍普菲爾德神經網路的每個單元由運算放大器和電容電阻這些元件組成,每一單元相當於一個神經元。輸入信號以電壓形式加到...
Hopfield神經網路是一種遞歸神經網路,由約翰·霍普菲爾德在1982年發明。簡介 Hopfield神經網路是一種遞歸神經網路,由約翰·霍普菲爾德在1982年發明。Hopfield網路是一種結合存儲系統和二元系統的神經網路。它保證了向局部極小的收斂,但收斂到...
細胞式類神經網路(Cellular neural network,CNN),一種大量規則化多維度矩陣電路,可執行平行計算,於1988年由蔡少棠與Lin Yang提出,類似於神經細胞架構,每個細胞與鄰近細胞間彼此連線與傳遞訊號。簡介 細胞式類神經網路(Cellular ...
《神經網路》是一部由Alex Maisonette執導的美國電影,該片由Luis Agostini、Jay Alicea擔任主演,於2011年11月30日上映。劇情簡介 本片主要講述的是一位臥底潛入毒品犯罪集團的驚險故事。警察局在獲得情報後追蹤一個大犯罪集團,毒販中的...
孿生神經網路可以進行小樣本/單樣本學習(one-shot learning),且不容易被錯誤樣本干擾,因此可用於對容錯率要求嚴格的模式識別問題,例如人像識別、指紋識別、目標追蹤等。術語簡介 孿生神經網路包含兩個子網路,子網路各自接收一個輸入,將...
簡介 脈衝神經網路 (SNN-Spiking Neuron Networks)包含具有時序動力學特性的神經元節點、穩態-可塑性平衡的突觸結構、功能特異性的網路環路等,高度借鑑了生物啟發的局部非監督(如脈衝時序依賴可塑性、短時突觸可塑性、局部穩態調節等)、...
定義:一種採用無監督競爭學習機制的人工神經網路,通過自組織地調整網路參數與結構去發現輸入數據的內在規律。簡介 腦神經科學研究表明:傳遞感覺的神經元排列是按某種規律有序進行的,這種排列往往反映所感受的外部刺激的某些物理特徵。例如...
進化神經網路(evolutionary neural networks,ENN)是基於進化計算和神經網路兩大智慧型分支,將二者有機融合在一起產生的一種全新神經網路模型。生物基礎 動物的大腦及其複雜的神經系統本身就是在漫長的歷史中進化而形成的,因此模擬這種複雜...
微型神經網路,也稱輕量級神經網路,是指需要參數數量較少和計算代價較小的神經網路模型。由於微型神經網路計算開銷小,微型神經網路模型可以部署在計算資源有限的設備上,如智慧型手機、平板電腦或其他嵌入式設備。構建微型神經網路一般從網路結構...