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积神经网络原理

rbf神经网络即径向基函数神经网络(Radical Basis Function)。径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性,并且结构简单,训练速度快。同时,它也是一种可以广泛应用于模式识别、...

受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发,有人提出卷积神经网络(CNN),Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力,在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、...

这两个概念实际上是互相交叉的,例如,卷积神经网络(Convolutional neural networks,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。 深度学习的概念源...

前馈神经网络就是一层的节点只有前面一层作为输入,并输出到后面一层,自身之间、与其它层之间都没有联系,由于数据是一层层向前传播的,因此称为前馈网络。 BP网络是最常见的一种前馈网络,BP体现在运作机制上,数据输入后,一层层向前传播,然...

这些概念大家经常碰到,可能会有一些混淆,我这里解释下。 人工智能,顾名思义ArtificialIntelligence,缩写是大家熟知的AI。是让计算机具备人类拥有的能力——感知、学习、记忆、推理、决策等。细分的话,机器感知包括机器视觉、NLP,学习有模式...

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。 卷积神经...

没有卷积神经网络的说法,只有卷积核的说法。 电脑图像处理的真正价值在于:一旦图像存储在电脑上,就可以对图像进行各种有效的处理。如减小像素的颜色值,可以解决曝光过度的问题,模糊的图像也可以进行锐化处理,清晰的图像可以使用模糊处理模...

可以学习到数据的特征...............

1. 特征在空间上有关联有结构。比如说一幅图像,像素和像素排成阵列,是一个平面;比如说视频,一张张图像叠成一个向前延伸的长方体长条。 2. 特征与特征是同质的。比如图像,像素和像素只是位置上的不同,采样原理是一样的。比如说心电信号这样...

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。多层神经网络是指单计算层感知器只能解决线性可分问题,而大...

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