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什么是神经网络算法
人工智能的原理是
什么
答:
图像识别(安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断),用的是“卷积神经网络(CNN)”,主要提取空间维度的特征,来识别图像。自然语言处理(人机对话、翻译),用的是”循环神经网络(RNN)“,主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的,单词出现的时间决定了语义。
神经网络算法
的设计水平,...
数学建模
算法
有哪些
答:
2.6 最优化理论的三大非经典
算法
这十几年来最优化理论有了飞速发展,模拟退火法、
神经网络
、遗传算法这三类算法发展很快。近几年的赛题越来越复杂,很多问题没有
什么
很好的模型可以借鉴,于是这三类算法很多时候可以派上用场,比如:97 年A 题的模拟退火算法,00 年B 题的神经网络分类算法,象01 年...
遗传
算法
跟
神经网络
之间是
什么
关系
答:
(1)学习规则的优化 用遗传
算法
对
神经网络
学习规则实现自动优化,从而提高学习速率。(2)网络权系数的优化 用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。2.遗传算法在网络设计中的应用 用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构,首先是要解决网络结构的编码问题;然后才能以选择、交叉、变异操作...
人工
神经网络
的发展趋势
答:
针对混沌神经网络具有联想记忆功能,但其搜索过程不稳定,提出了一种控制方法可以对混沌神经网络中的混沌现象进行控制。研究了混沌神经网络在组合优化问题中的应用。为了更好的应用混沌神经网络的动力学特性,并对其存在的混沌现象进行有效的控制,仍需要对混沌神经网络的结构进行进一步的改进和调整,以及混沌
神经网络算法
的...
ai
神经网络
滤镜是干
什么
的神经网络智能滤镜
答:
AI神经网络滤镜是一种图像处理技术,它利用人工智能的
神经网络算法
对图像进行修改和增强。这些滤镜通过学习大量图像数据,可以自动识别和理解图像中的特征,然后根据预设的参数对图像进行改变。AI神经网络滤镜可以应用于许多不同的图像编辑任务,包括但不限于以下几个方面:1. 图像修复和增强:可以去除图像中的...
人工智能需要
什么
基础?
答:
机器学习中的监督学习和半监督学习都要用标注好的数据进行训练,由此催生了大量数据标注公司,它们将处于未经处理的初级数据,转换为机器可识别信息。只有经过大量的训练,覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。2、技术基础:(1)文艺复兴后的人工
神经网络
。人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数...
人工智能是学习
什么
?
答:
7) 聚类算法:常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法(Expectation Maximization, EM);8) 基于关联规则学习:常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等;9) 人工神经网络:重要的人工
神经网络算法
包括:感知器神经网络(PerceptronNeural Network), 反向传递(Back Propagation), Hopfield网络...
做python开发需要掌握哪些技术?
答:
(2)基于实例的算法:常见的算法包括k-NearestNeighbor(KNN),学习矢量量化(LearningVectorQuantization,LVQ)等。(3)决策树学习:常见的算法包括:分类及回归树(ClassificationAndRegressionTree,CART),ID3(IterativeDichotomiser3),C4.5等。(4)人工神经网络:重要的人工
神经网络算法
包括:感知器神经网络(...
机器学习新手必看十大
算法
答:
学习向量量化算法(简称 LVQ)是一种人工
神经网络算法
,它允许你选择训练实例的数量,并精确地学习这些实例应该是
什么
样的。学习向量量化LVQ 的表示是码本向量的集合。这些是在开始时随机选择的,并逐渐调整以在学习算法的多次迭代中最好地总结训练数据集。在学习之后,码本向量可用于预测(类似 K 近邻算法)。最相似的...
数据挖掘干货总结(四)--聚类
算法
答:
主要有基于统计学模型的方法和基于神经网络模型的方法,尤其以基于概率模型的方法居多。一个基于模型的算法可能通过构建反应数据点空间分布的密度函数来定位聚类。基于模型的聚类试图优化给定的数据和某些数据模型之间的适应性。SOM
神经网络算法
:该算法假设在输入对象中存在一些拓扑结构或顺序,可以实现从...
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