《過程神經網路的智慧型學習算法研究》是依託同濟大學,由張軍旗擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名:過程神經網路的智慧型學習算法研究
- 項目類別:青年科學基金項目
- 項目負責人:張軍旗
- 依託單位:同濟大學
- 負責人職稱:教授
- 批准號:60803065
- 研究期限:2009-01-01 至 2011-12-31
- 申請代碼:F06
- 支持經費:20(萬元)
《過程神經網路的智慧型學習算法研究》是依託同濟大學,由張軍旗擔任項目負責人的青年科學基金項目。
《過程神經網路的智慧型學習算法研究》是依託同濟大學,由張軍旗擔任項目負責人的青年科學基金項目。中文摘要過程神經網路自提出以來,其基礎理論的研究得到較大發展,並在移動通信、太陽黑子預測及民航飛機發動機故障預測等領域取得了顯著...
深度學習是機器學習的一種,而機器學習是實現人工智慧型的必經路徑。深度學習的概念源於人工神經網路的研究,含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵,以發現數據的分散式...
《Spiking神經網路學習算法研究》是依託電子科技大學,由屈鴻擔任醒目負責人的面上項目。項目摘要 神經科學揭示生物神經元學習過程是Correlation-Based,而生物的認知行為通常是Target-Driven。對Spiking神經網路學習算法的研究,目前多數是借鑑生物...
而網路自身通常都是對自然界某種算法或者函式的逼近,也可能是對一種邏輯策略的表達。最近十多年來,人工神經網路的研究工作不斷深入,已經取得了很大的進展,其在模式識別、智慧型機器人、自動控制、預測估計、生物、醫學、經濟等領域已成功...
“智慧型算法”是指在工程實踐中,經常會接觸到一些比較“新穎”的算法或理論,比如模擬退火,遺傳算法,禁忌搜尋,神經網路,天牛須搜尋算法,麻雀搜尋算法,蜣螂最佳化算法等。這些算法或理論都有一些共同的特性(比如模擬自然過程。它們在解決...
人工神經網路的模型現在有數十種之多,套用較多的典型的神經網路模型包括BP神經網路、Hopfield網路、ART網路和Kohonen網路。神經網路的學習機理和機構 學習是神經網路一種最重要也最令人注目的特點。在神經網路的發展進程中,學習算法的研究有...
《間歇聚合反應過程基於神經網路的智慧型最佳化與學習控制》是依託清華大學,由熊智華擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 間歇聚合反應過程廣泛套用於精細化工、生物製藥等具有高附加值產品的工業生產中,系統研究間歇過程生產操作最佳化和產品...
另外,我們從數學上證明,在脈衝神經網路學習算法中用到的被已有文獻當作近似公式使用的一個轉換公式實際上是嚴格成立的。 四、 除了上述關於神經網路學習算法與結構稀疏化研究之外,我們還進行了智慧型計算以及生物信息計算方面一些課題的研究...
《人工智慧型算法3:深度學習和神經網路》是2021年人民郵電出版社出版的圖書。內容簡介 自早期以來,神經網路就一直是人工智慧的支柱。現在,令人興奮的新技術(例如深度學習和卷積)正在將神經網路帶入一個全新的方向。在本書中,我們將演示...
對循環神經網路的研究始於二十世紀80-90年代,並在二十一世紀初發展為深度學習(deep learning)算法之一,其中雙向循環神經網路(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和長短期記憶網路(Long Short-Term Memory networks,LSTM)是常見的循環神經網路...
全書共15章,主要內容包括rosenblatt感知器、通過回歸建立模型、最小均方算法、多層感知器、核方法和徑向基函式網路、支持向量機、正則化理論、主分量分析、自組織映射、資訊理論學習模型、動態規劃、神經動力學、動態系統狀態估計的貝葉斯濾波等...
遺傳算法的這些性質,已被人們廣泛地套用於組合最佳化、機器學習、信號處理、自適應控制和人工生命等領域。大數據下的IDA 大數據由於其獨特的特性決定了對其進行智慧型分析的技術必須有新的發展的進步, 才能勝任在如此龐大的數據中進行智慧型分析。...
本書詳盡講述了兩方面的內容——深度學習的算法原理及如何使用TensorFlow框架進行編程實踐。 深度學習的算法原理方面主要包括來人工智慧型的歷史,變革以及現代深度神經網路算法。使用TensorFlow框架進行編程實踐方面包括了該框架的基本編程語法及一...
第二篇為智慧型系統原理與算法,包括第4~11章,探討各種智慧型系統的基礎理論與算法,涉及專家系統、模糊邏輯系統、神經網路系統、機器學習系統、仿生進化系統、群智慧型系統、多真體系統和人工免疫系統;第三篇為智慧型系統套用與展望,包括第12~...
隱含層神經元傳遞函式選擇正切 S 型函式,輸出層選擇線性傳遞函式, 學習函式選擇 Levenberg_Mar-quardt 的BP算法訓練函式, 學習速率設為 0.01, 目標精度為0. 001,網路反覆訓練 1000 次。試驗結果與分析 經過篩選,最終確定 GRNN ...
《深度學習——從神經網路到深度強化學習的演進》是清華大學出版社於2021年出版的書籍,作者是魏翼飛、汪昭穎、李駿。內容簡介 本書首先概述人工智慧型、深度學習相關的基本概念和發展歷程;然後詳細介紹深度學習的基本理論和 算法,包括神經網路...
6.4.2實時循環學習算法...142 6.5長程依賴問題...143 6.5.1改進方案...144 6.6基於門控的循環神經網路...145 6.6.1長短期記憶網路...145 6.6.2LSTM網路的各種變體...147 6.6.3門控循環單元網路...148 6.7深層...
第4章線性神經網路 4.1線性神經網路的基本結構與算法基礎 4.1.1線性神經網路基本結構及學習算法 4.1.2最小均方差算法中關於學習率η的討論 4.1.3線性神經網路的訓練 4.2線性神經網路的MATLAB實現 4.2.1線性神經網路在...