神经网络xor问题

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【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro 6年前 2950

人工神经网络：一些误解（四）

被错误理解的人工神经网络（一）！ 被错误理解的人工神经网络（二）！ 被错误理解的人工神经网络（三）！ 并不是所有的数据都可以去训练神经网络 神经网络表现很差的最大原因之一是人们没有正确的进行预处理即将被送入神经网络的数据。数据标准化和去除冗余信息和异常值都应该
【方向】 5年前 2622

深度全解卷积神经网络（附论文）

第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手 6年前 5066

人工神经网络中究竟使用多少隐藏层和神经元

人工神经网络（ANNs）的初学者很可能都会面临一些问题。其中一些问题包括使用隐藏层的数量是多少？每个隐藏层中包含了多少个神经元？使用隐藏的层和神经元的目的是什么？增加隐藏的层数和神经元的数量总是会带来更好的结果吗？ 非常高兴地告诉大家，这些问题都是可以回答的。
【方向】 5年前 3701

BP神经网络基础算法

BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是:输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化，随机
码农笔录 6年前 1928

独家 | 初学者的问题：在神经网络中应使用多少隐藏层/神经元？（附实例）

人工神经网络（ANNs）初学者可能会问这样的问题： ● 该用多少个隐藏层？ ● 每个隐藏层中有多少个隐藏的神经元？ ● 使用隐藏层/神经元的目的是什么？ ● 增加隐藏层/神经元的数量总能带来更好的结果吗？ 很高兴我们可以回答这些问题。首先要清楚，如果要解决的问
技术小能手 5年前 1957

简单形象又有趣地讲解神经网络是什么

神经元 先来认识下真正的神经元。 图 1: 典型神经元的结构（来自维基百科 “树突” 词条） 神经元大致可以分为树突、突触、细胞体和轴突。树突为神经元的输入通道，其功能是将其他神经元的动作电位传递至细胞体。其他神经元的动作电位借由位于树突分支上的多个突触传递至
玄学酱 6年前 1821

关于神经网络，这里有你想要了解的一切！

介绍 随着神经网络的发展，很多过去曾被认为是难以完成的任务现在已经可以完成了例如图像识别、语音识别，在数据集中发现更深的关系等已经变得更加容易了。所以我们应该衷心感谢这一领域的杰出研究人员，他们的发现帮助我们发挥了神经网络的真正力量。 如果你真的有兴趣将机器学
【方向】 6年前 2867

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