bp网络逼近非线性

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RBF网络——核心思想：把向量从低维m映射到高维P，低维线性不可分的情况到高维就线性可分了

RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 输入X是个m维的向量，样本容量为P
桃子红了呐 7年前 1251

机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP算法及其Python实现

　　人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propag
大黄有故事 7年前 2628

ReLu（修正线性单元）、sigmoid和tahh的比较

最近，在看论文，提及到这个修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）。 Deep Sparse Rectifier Neural Networks ReLu(Rectified Linear Units) 修正线性单元(Rectifi
技术小哥哥 7年前 2077

深度神经网络基本问题的原理详细分析和推导

目录神经网络算法的直观了解 21 表征假设和激活函数 1 神经网络过程描述 2 神经网络相关的几个问题 22 结构设计Architecture Design 23 代价函数Cost Function和优化目标Optimization objective 24
技术小能手 6年前 2501

Matlab与神经网络入门

第一节、神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型         人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示： 图1. 人工神经元模型          图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示
哈沙给 8年前 1869

【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 7年前 2950

从零开始教你训练神经网络（附公式&学习资源）

作者从神经网络简单的数学定义开始，沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后，本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外，本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作
技术小能手 6年前 2759

DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络

介绍 DeepLearning课程总共五大章节，该系列笔记将按照课程安排进行记录。 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到，所以这里不再赘述。 另外本系列
marsggbo 7年前 737

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