神經網路

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人工神經網路(三)單層感知器程式碼實現

篇文章,我們介紹了什麼是單層感知器,這節課,我們來看看如果用程式碼實現一個單層感知器 實驗問題: 假設平面座標系上有三個點(3,3),(4,3)這兩個座標點的標籤為 1 ,(1,1) 這個座標的標籤為-1 ,構建神經網路來分類 思路: 二維資料,需要兩個資料點,將神經元偏置設定成另一個輸入點,一共需 […]

人工神經網路(二)單層感知器

本篇文章,我們開始介紹最簡單的神經網路結構,感知器,在瞭解原理的基礎上,下篇部落格我們程式碼實現一個單層感知器: 感知器: 人工神經網路的第一個里程碑是感知機perceptron, 這個名字其實有點誤導, 因為它根本上是做決策的。 一個感知機其實是對神經元最基本概念的模擬 ,都未必有多少網路概念,他 […]

模糊神經網路系統1

模糊系統    模糊邏輯控制系統,簡稱模糊控制系統或模糊系統,是一種基於模糊數學理論的新型控制方法。   模糊控制由於模仿人對複雜事物的抽象思維方式,利用模糊資訊處理對被控物件執行控制。所以,它不需要知道系統的精確數學模型。對不確定的非線性的系統來說是一種有效的控制途徑。但是,模糊控制對資訊的簡單模 […]

模糊神經網路系統2

自適應模糊神經推理系統     人工神經網路有較強的自學習和自適應能力,但它類似一個黑箱,缺少透明度,不能很好地表達人腦的推理功能,而模糊系統本身沒有自適應能力,限制了其應用。    自適應模糊神經推理系統(Adaptive Neuro-FuzzyInference System)也稱為基於網路的自 […]

神經網路的檢驗與評價(一)——總括

在神經網路的訓練學習中,有可能會因為各種各樣的問題使得神經網路學習效率不高,或者因為干擾太多,學到最後也並沒有學到太多規律,導致這些問題的原因有很多,可能是資料的問題,可能是學習效率等引數的問題。 1、為了解決這些問題,我們通常將資料分為訓練資料(70%)和測試資料(30%) 2、誤差:畫出誤差曲線 […]

自適應模糊神經網路的設計

在模糊系統中,模糊集、隸屬函式,和模糊規則的設計是建立在經驗知識基礎上的。這種分析方法存在很大的主觀性。將學習機制引入到模糊系統中,使模糊系統能夠通過不斷學習來修改和完善隸屬函式和模糊規則,這是模糊系統的發展方向。 模糊系統和模糊神經網路既有聯絡又有區別,其聯絡表現為模糊神經網路在本質上是模糊系統的 […]

神經網路(持續更新)

1、什麼是神經網路? 神經網路是由簡單處理單元構成的大規模並行分散式處理器,天然地具有儲存經驗知識和使之可用的特性。神經網路在兩個方面與大腦相似: 1.神經網路是通過學習過程從外界環境中獲取知識的。 2.互連神經元的連線強度,即突觸權值,用於儲存獲取的知識 用於完成學習過程的程式稱為學習演算法,其功 […]

迴圈神經網路RNN詳解 反向傳播公式推導 程式碼(十分詳細)

部分內容引用自https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 1. Why RNN 迴圈神經網路 RNN為語言模型來建模,語言模型就是:給定一個一句話前面的部分,預測接下來最有可能的一個詞是什麼。 RNN理論上可以往前看(往後看)任意多個詞。 2. RNN結構 […]