文件名称:
NeuralNetworkLib:使用numpy的神经网络和统计数据python库-源码
开发工具:
文件大小: 477kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-05
详细说明：目录
介绍
“智能和人工智能是通过基于数据模式进行预测的法律进行的数据压缩。”
神经网络是机器学习的一部分，而机器学习是AI的一部分，而AI是计算机科学的一部分。
当数据不可线性分离并且由很多参数组成时，神经网络变得很实用，例如对于图像识别来说是实用的，例如，其中至少每个灰度像素形成一个参数输入。 可用于分类（选择标签）或回归（选择数量）。
它们由多个节点层组成：
第一层接受参数输入，也称为输入层
最后一层进行预测，也称为输出层
称为深层之间的层是可选的。 一旦引入了深层，数据就变成了非线性可分离的，可以使用名称“深度学习”。
人工智能将：
预测：根据输入，权重和偏差进行预测，在NN中，此过程称为前向传播
评估：评估与预期输出相比的预测，使用成本函数计算总误差
自适应：更改神经网络的权重和偏差以限制总误差，在NN中，此过程称为反向传播
神经网络参数
层和节点
至少包含一个输入层
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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