5. 损失函数（Loss Function）：用于评估神经网络的预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有均方误差、交叉熵等。6. 反向传播（Backpropagation）：一种训练神经网络的算法，通过计算损失函数关于网络参数的梯度，并利用这些梯度来更新权重和偏置。7. 优化器（Optimizer）：用于在每次迭代中更新网络参数，常见的优化...
Neural Networks是CCF-B类国际学术期刊,专注于神经网络及相关领域的前沿研究。Neural Networks鼓励高质量、可重复的科研成果。 有意向的作者应遵循Neural Networks的标准作者指南,并在线提交稿件,网址为:https://www.editorialmanager.com/neunet。 ...
https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/neural_networks_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-neural-networks-tutorial-py https://pytorch.org/docs/stable/nn.html https://github.com/pytorch/tutorials/blob/master/beginner_source/blitz/neural_networks_tutorial.py...
其他常见神经网络包括径向基函数网络(Radial Basis Function, RFB), ART(Adaptive Resonance Theory)网络, SOM(Self-Organizing Map)网络,递归神经网络(Recurrent Neural Networks) 误差反向传播法(Error BackPropagation, BP)是迄今最成功的神经网络学习算法,详情参见误差反向传播。标准BP算法每次针对一个训练样本来更新模...
Neural Networks 2024:面向无源无监督域适应的样本分类学习 田青,赵梦娜 南京信息工程大学 Neural Networks 2024 撰稿人:赵梦娜 通讯作者:田青 推荐理事:林宙辰 原文标题:Generation, division and training: A promising method for source-...
deep-learningpytorchneural-networkspytorch-tutorial UpdatedAug 15, 2023 Python mozilla/DeepSpeech Star25.8k DeepSpeech is an open source embedded (offline, on-device) speech-to-text engine which can run in real time on devices ranging from a Raspberry Pi 4 to high power GPU servers. ...
《神经网络》(Neural Networks)是一本以工程技术-计算机:人工智能综合研究为特色的国际期刊。该刊由Elsevier Ltd出版商创刊于1988年,刊期Monthly。该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦工程技术-计算机:人工智能领域的重点研究和前沿进展,及时刊载和报道该领域的研究成果,致力于成为该领域同行进行快速学术交流的信...
《NeuralNetworks》为计算机科学专业的中科院分区为二区TOP期刊,影响因子稳定增长,期刊认可度高,并且对国人比较友好。这里汇总了一些关于此期刊的信息和投稿经验,大家在投稿的时候可以看看,也欢迎大家继续完善信息。投稿经验分享分享一:研究方向:人工智能投稿结果:
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习架构，它在图像和视频识别、分类以及相关的视觉识别任务中非常有效。CNN基于人脑处理视觉信息的方式，特别是视觉皮层中神经元的层次结构和连接模式。一、CNN的主要特点 1. 局部连接（Local Connectivity）：- CNN中的卷积层只关注输入数据的局部区域，而不...
神经网络Neural Networks 人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统,试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。 神经元 image.png 这个“神经元”是一个以 及截距 为输入值的运算单元,其输出为 ,其中函数 被称为“激活函数”。在本教程中,我们选用sigmoid函数作为激活函数...