输出层的神经元数量通常与任务的类型有关。在分类任务中,输出层的神经元数量等于类别数量;在回归任务中,输出层通常只有一个神经元。 深度学习的主要算法 (Main Algorithms of Deep Learning) 深度学习中有多种算法可供选择,以下是一些主要的深度学习算法: 1. 卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络在图像处理领域表现尤为...
计算量和模型的复杂性也都是指数级增长;以往的神经网络很难进行深层设计,原因在于无法进行有效训练,而 Hinton 提出深度学习的概念,通过逐层训练结合微调的方式实现了深层网络的训练,由此人工智能进入了第三次黄金时代。
近年来,以深度学习为代表的人工神经网络算法在图像识别,自然语言处理及人机对弈等领域取得了显著进展,引领人类社会步入全新的人工智能时代.然而,随着深度神经网络应用范围的拓展,其高昂的计算成本,能量消耗以及鲁棒性和可解释性不足等问题逐渐成为制约其进一步发展的核心障碍.神经形态计算以其模拟生物感知和处理信息的方式,...
摘要 作为一种非监督分类方法,自组织神经网络在气象和海洋学科中的应用越来越广泛,但该方法无法给出要素场典型模态随时间变化的振幅。基于所输入要素场与典型模态场的相似程度能够反映出典型模态在该时刻强弱程度的思想,提出了一种简便易行...展开更多 As an unsupervised classification method,Self-Organizing Map(SOM...
EI源刊,上线online速度快2022SWDJ00122基于神经网络算法对中压架空配电网施工进度优化2022SWDJ00124人工智能在机器人自动化配网架空线工程的优化和应用#EI 检索 #国际核心 发布于 2023-08-26 14:21・IP 属地河北 赞同 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧...
关于神经网络及其在自适应控制中的应用的研究 BP算法激励函数多模型自适应控制非线性控制神经网络控制作为一种全新的智能控制方法,为解决高度不确定性和严重非线性的复杂动态系统的控制问题开辟了一条新的途径。 王会敏 - 天津大学 被引量: 0发表: 0年
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蝙蝠算法的神经网络预测模型和优化模型进行了深入的研究,研究结果对股票预测具有一定的理论意义和实际应用价值.本文主要研究工作如下:1.在对神经网络和蝙蝠算法的基本原理与国内外研究现状进行综述的基础上,结合现代人工智能理论及股票价格特点,为建立非线性时间序列数据预测模型提供了基础资料.2.为了提高传统蝙蝠算法的收敛...
神经网络中有较为成熟的检测、跟踪算法模型,但为了训练该算法,需要先人工标注气泡、熔池等缺陷,每张图的缺陷可达几百个,用传统的标注软件也是非常耗时耗力的活儿。我们使用计算机视觉分割大模型SAM,进行简单的提示工程后,就能给出不错的分割结果,进一步处理后得到真值,形成AI-Ready 的数据集。SAM大模型处理每张图大约...
人工神经网络是受到生物大脑中信息处理模式的启发发展出的一类算法,也是人工智能领域“连接主义”的代表性算法。一个人工神经网络本质上可以看成是一个函数拟合器。以前馈神经网络为例,该网络结构可以分为三个部分:输入层、输出层、以及夹在这两层之间的若干隐层。输入层是待处理的数据集,输出层输出神经网络对该数据...