本书较全面地阐述了人工神经网络的理论知识,介绍了多种经典的人工神经网络模型结构、学习算法和实际应用。本书共11章,第1章介绍人工神经网络的定义、发展、生理学机理、神经元模型、拓扑结构、学习算法等;第2章介绍感知机的基本原理、学习算法及应用;第3章介绍多层前馈神经网络的基本原理、学习算法及应用;第4章介绍...
3.8 人脸识别应用 3.8.3 RBF神经网络的分类识别 ;3.8 人脸识别应用 3.8.4 实验结果 ;3.8 人脸识别应用 3.8.4 实验结果 ;3.8 人脸识别应用 3.8.4 实验结果 ;91;3.9 小结 ; 人工神经网络: 模型、算法及应用;94;95;96; 正则化理论:正则化理论(Regularization Theory)是Tikhonov于1963年提出的一种用于解决逆...
人工神经网络:模型、算法及应用 无 著,何春梅 编 京东价 ￥ 降价通知 累计评价 0 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持 - + 加入购物车 更多商品信息 博文视点旗舰店 店铺星级 商品评价 4.7 高 物流履约 4.4 中 售后服务 4.8 高 进店逛逛 关注店铺 店内搜索 关键字: 价格: 到 ...
答:BP神经网络的关键是BP算法,BP算法根据每次训练得到的结果与预想结果进行误差分析,进而修改权值和阈值,一步一步得到能输出和预想结果一致的模型。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了单层感知机不能解决的复杂问题。 RBF神经网络是一种三层前馈神经网络,它使用RBF(径向基函数)作为隐...
将形态神经网络和遗传算法结合起来,提出了进化形态神经网络(EMNNs)的概念,为该网络提出了一种新的学习算法:基于遗传算法的共轭梯度算法,给出了EMNNs连接权值的调整计算公式,同时将进化形态神经网络模型应用于脉冲噪声图像的恢复中,采用上述学习算法将训练好的EMNN用于图像恢复,仿真实验表明该算法具有良好效果。第七章 ...
学习算法及应用:第11章介绍模糊神经网络,包括模糊集合和模糊逻辑的基本概念和运算,模糊神经网络的模型结构,性能分析,学习算法及应用.本书可作为计算机科学与技术,软件工程,人工智能,智能科学与技术,生物医学工程等专业本科生和研究生的教材或参考书,也可供相关领域关注人工神经网络理论及应用的工程技术人员和科研人员学习...
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其中,人工神经网络(artificial neural network,ANN)和支持向量机(support vector machine,SVM)算法常被用来搭建计算机模型。ANN算法是模拟人脑神经建立起来的一种信息处理系统,具有自主适应和自主学习的能力。SVM是一种强大的监督学习方法,通过...
深度学习是一种常用的人工智能算法,主要基于神经网络模型。它通过多层次的神经元模拟人脑的运行机制,模拟学习和决策过程。深度学习广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理等领域。例如,在图像识别领域,深度学习可以通过训练大量图像数据,使机器能够自动学习并识别图像中的目标物体;在自然语言处理领域,深度学习可以应用于机器...
一种认为人类思维的很大一部分是按照推理和猜想规则对“词”进行操作所组成的,因此提出了基于知识与经验的推理模型,即知识驱动的符号主义人工智能;另一种认为感官的刺激不存储在记忆中,而是在神经网络中建立起“刺激到响应”的连接,通过这个连接保证智能行为的产生,即数据驱动的连接主义人工智能。两种思路分别于1955 年...