一个NotionNext搭建的博客
数据库系统概论
大数据原理与应用
javaWeb应用开发基础教程
python
毕业设计
大数据技术综合应用
实训-航空数据系统
java面向对象程序设计
数据结构
算法分析与设计
SPARK
Python爬虫大数据采集与挖掘
云计算
概率论与数理统计
数字逻辑
计算机网络
计算机组成原理
linux
操作系统
人工智能导论
数据仓库与数据挖掘
数据可视化
大数据安全与隐私保护
c语言
C++
[第八章]人工神经网络与深度学习
神经元与神经网络
生物神经网络
神经元有两种常规工作状态:兴奋与抑止,满足“0-1”律。当传入神经冲动使细胞膜电位升高超过阈值时,细胞进入兴奋状态,产生神经冲动并由轴突输出;当传入的冲动使膜电位下降低于阈值时,细胞进入抑制状态,没有神经冲动输出。
神经元数学模型
- 激励函数
- 阶跃函数
- S型函数
- ReLU函数
神经网络结构与工作方式
结构
- 前馈型
- 反馈型
工作方式
- 同步
- 神经网络中所有神经元同时调整
- 异步
神经网络学习
调整神经网络的连接权值或结构,使输入输出具有需要的特性
BP神经网络结构
结构
网络训练阶段
工作阶段
BP学习算法
- 两个问题
- 是否存在BP神经网络能够逼近给定的样本或函数
- 如何调节BP神经网络
- BP学习算法
BP算法的实现
卷积神经网络与深度学习
结构
多层神经网络,每层由二维平面组成,每个屏幕由多个独立神经元组成
卷积层、下采样层
Prev
[第七章]专家系统与机器学习
Next
[第十章]自然语言处理及其应用
Loading...