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神经网络分类算法
机器学习之人工
神经网络算法
答:
机器学习中有一个重要的算法,那就是人工
神经网络算法
,听到这个名称相信大家能够想到人体中的神经。其实这种算法和人工神经有一点点相似。当然,这种算法能够解决很多的问题,因此在机器学习中有着很高的地位。下面我们就给大家介绍一下关于人工神经网络算法的知识。1.神经网络的来源 我们听到神经网络的时候...
人工
神经网络
是怎样学习的
答:
一般来说,
神经网络算法
的第一步是学习。在这个过程中,神经网络需要不断 突触的数值,以便改进算法表现,更好地完成分配给它的任务。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、...
请问matlab中RBF
神经网络
newrbe函数用的什么
算法
答:
newrbe是设计精确的径向基
神经网络
的函数,用法如:P = [1 2 3];%输入 T = [2.0 4.1 5.9];%目标 net = newrbe(P,T);%生成神经网络 其
算法
是:生成的网络有2层,第一层是radbas神经元,用dist计算加权输入,用netprod计算网络输入,第二层是purelin神经元,用 dotprod计算加权输入,用net...
贝叶斯
网络
和贝叶斯
分类算法
的区别
答:
2、贝叶斯分类算法是:统计学的一种分类方法,它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合,朴素贝叶斯(Naïve Bayes,NB)分类算法可以与决策树和
神经网络分类算法
相媲美,该算法能运用到大型数据库中,而且方法简单、分类准确率高、速度快。3、贝叶斯网络和贝叶斯分类算法的区别:由于贝叶斯...
深度学习
算法
与启发式算法的区别
答:
算法
导向不同,包含内容不同。深度学习算法包含回归算法,基于实例的算法,正则化方法,贝叶斯方法,人工
神经网络
五类算法。启发式算法通常是以问题为导向的(ProblemSpecific),也就是说,没有一个通用的框架,每个不同的问题通常设计一个不同的启发式算法,通常被用来解组合优化问题。
人工
神经网络算法
研究及应用的书籍名称
答:
作 者: 田景文,高美娟 著出 版 社: 北京理工大学出版社字 数: 381000版 次: 1纸 张: 胶版纸I S B N : 9787564007867所属
分类
: 图书 >> 计算机/网络 >> 人工智能定价:¥28.00内容简介本书系统地介绍了
神经网络
、小波变换、模糊理论、遗传
算法
、模拟退火算法和支持向量机的基本理论...
贝叶斯
算法
答:
贝叶斯算法是统计学的一种分类方法,它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合,朴素贝叶斯分类算法可以与决策树和
神经网络分类算法
相媲美,该算法能运用到大型数据库中,而且方法简单、分类准确率高、速度快。由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值,而此假设在实际情况中...
监督学习
算法
有哪些
答:
随机森林:随机森林是一种基于决策树的集成学习
算法
。它通过将多个决策树结合起来,从而提高预测的准确性和鲁棒性。支持向量机网络:支持向量机网络是一种将支持向量机与
神经网络
相结合的算法。它通过使用神经网络来优化和支持向量机的
分类
功能,从而提高了分类的精度和性能。以上是常见的几种监督学习算法,...
在
神经网络算法
中每次训练的结果是一样的么
答:
当隐含层层较低时(如3层),在
神经网络算法
中每次训练的结果是有差异的。对于y=[639 646 642 624 652];y1 =639 646 642 624 652 y1 =640.6 640.6 640.6 640.6 640.6 ...
深度学习与
神经网络
有什么区别
答:
这篇文章有两个主要观点:1)多隐层的人工
神经网络
具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或
分类
;2)深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化”(layer-wise pre-training)来有效克服,在这篇文章中,逐层初始化是通过无监督学习实现的。 当前多数分类、回归等学习方法为...
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