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  1. 神经元网络讲义

  2. 神经元网络讲义,与朋友共享
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2007-12-27
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:ncunb
  1. 神经网络讲义(最新,最全)

  2. 神经网络课件:包括Matlab与神经网络工具箱、神经元与网络结构、感知器、自适应线性元件等
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2008-12-23
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:heyanhu6352
  1. 神经网络讲义

  2. 工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象, 建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-09-15
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_20975563
  1. 台湾 李宏毅 深度学习讲义

  2. 李宏毅深度学习景点讲义PPT完整版 对于深度学习,首先第一步定义方法 - 神经网络。深度学习顾名思义是指多层的神经网络。 神经网络的思想来源于对于人脑的生理上的研究,人脑由数亿个神经元组成,神经元通过轴突互相连接通信。神经网络和人脑类似,存在多个层级(layer),每个层级都有多个节点(神经元),层级和层级之间相互连接(轴突),最终输出结果。 对于神经网络的计算能力可以理解为通过一层层Layer的计算归纳,逐步的将抽象的原始数据变的具体。以图片识别为例,输入是一个个像素点,经过每层神经网络,逐
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-09-28
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:topwin11
  1. 哈工大模式识别讲义BP算法

  2. 哈工大模式识别讲义BP算法讲义,哈工大研究生课程资源(8) ∑(-)‘( 将(7)和(8)代入(6) ∑ C 定义δ ∑6,则可以得到平方误差关于隐含层神经元参数和的梯度: 0 (9) 输入层隐含层输出层 O○O wid 佟2隐含层神经元权值的学习 由公式(5)和(9),我们得到了平方误差函数E关于输出层和隐含层参数的梯度。注 意到输出层需要计算的主要是每个节点的δ=()(),某种程度上这可以看作是 输出节点上的误差;而隐含层个节点计算8=()∑。时需要用到所有输出层节 点的误差δ,这也可以看作
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-03-03
    • 文件大小:247808
    • 提供者:qq_27328663