bp神经网络s函数
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BP神经网络的限制与改进
一,BP网络的限制 在人工神经网络的应用中,绝大部分的神经网络模型采用了BP网络及其变化形式,但这并不说明BP网络是完美的,其各种算法依然存在一定的局限性。BP网络的局限性主要有以下几个方面。 1,学习速率与稳定性的矛盾 梯度算法进行稳定学习要求的学习速率较小
科技小能手
6年前
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【转】脉络清晰的BP神经网络讲解,赞
学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有着十分重要的地位。目前,人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的。所以,有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法.而有的算法可能可用于
文艺小青年
6年前
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机器学习——BP神经网络模型
一、什么是BP BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关
nieson
8年前
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基于BP神经网络的字符识别研究
基于BP神经网络的字符识别研究 原文作者:Andrew Kirillov. http://www.codeproject.com/KB/cs/neural_network_ocr.aspx 摘要:本文通过对人工智能课程中BP神经网络的学习,基于一个神经网络的开
nothingfinal
6年前
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xumaojun
6年前
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maojunxu
6年前
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BP人工神经网络的介绍与实现
神经网络概念与适合领域 神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ,他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。 神经网络的发展大致经过 3 个阶段:1947~1969 年为初期,在这期间科学家们提出了许多
橘子红了呐
6年前
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ghost丶桃子
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