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。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 对比:卷积神经网络、全连接神经网络 左图:全连接神经网络(平面),组成:输入层、激活函数、全连接层 右图...
采用BP学习算法的前馈型神经网络通常被称为BP网络。 BP网络具有很强的非线性映射能力,一个3层BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近(根据Kolrnogorov定理)。 BP(Back Propagation)神经网络分为两个过程 (1)工作信号正向传递子过程; (2)误差信号反向传递子过程。 在BP神经网络中,单个样本有 个输入,有 个输...
以下关于前馈神经网络的叙述中正确的是( ) A. 前馈神经网络只能有3层 错 B. 前馈神经网络中存在反馈 错 C. 前馈神经网络中每一层只接受来自前一层单元的输入 D. 以上都是正确的 相关知识点: 试题来源: 解析 C.前馈神经网络中每一层只接受来自前一层单元的输入 ...
百度试题 题目感知机属于()。 A. 生物神经网络 B. BP神经网络 C. 前馈神经网络 D. 反馈神经网络 相关知识点: 试题来源: 解析 C.前馈神经网络 反馈 收藏
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张图片里具...
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。 卷积神经网络整体架构:卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络,隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的核心模块。该网络模型通过采用梯度下降法最...
一、BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种多层前馈网络,由输入层、隐藏层和输出层组成。它通过学习样本数据,不断调整各层之间的连接权重和偏置项,使得网络的输出尽可能接近目标输出。BP神经网络的核心算法是反向传播算法,它通过计算损失函数对网络参数的梯度,不断更新参数,使得网络的预测误差逐渐减小。二、C语言实现...
下面属于前馈神经网络的是()A.多层感知器B.学习矢量量化网络C.小脑模型连接控制网络D.数据处理方法网络E.模糊控制网络
百度试题 题目下列网络属于前馈神经网络的有: A.感知器网络B.BP网络C.径向基函数网络D.Hopifield网络相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C 反馈 收藏
人工智能10前馈神经网络 第十章 前馈神经网络 如第九章所述，前馈神经网络（以下简称前馈网络）是结构上不包含信息回路的神经网络。在网络工作过程中，信息从输入层输入，经若干中间层，逐层传递到输出层产生输出。从计算角度看，前馈网络建立了输入-输出之间的映射关系，是一种函数表达形式。事实上，人们已证明4层...