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文件名称: 神经网络理论基础及Python实现详解
  所属分类: 其它
  开发工具:
  文件大小: 156kb
  下载次数: 0
  上传时间: 2021-01-21
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成:输出层、隐藏层、输出层,每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入,经过连接结点的权重传入下一层,前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的,输入层只有一层,输出层也只有一层; 除去输入层之外,隐藏层和输出层的层数和为n,则该神经网络称为n层神经网络,如下图为2层的神经网络; 一层中加权求和,根据非线性方程进行转化输出;理论上,如果有足够多的隐藏层和足够大的训练集,可以模拟出任何方程; 二、设计神经网络结构 使用神经网络之前,必须要确定神经网络的层数,以及每层单元的个数; 为了加速学习过程,特征向量在传入输入层前,通常需要标准
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