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...
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...
定义4:设任意神经网络采用学习算法f,对任意的训练模式对集合和,当各模式对发生任意最大摄动使得S变成新训练模式对集合new_S,若对一切任意输入,总有下式成立:6.4 形态联想记忆神经网络模型及其摄动鲁棒性?2.两种联想记忆形态神经网络的摄动鲁棒性(1)MBAM的摄动鲁棒性1)首先考虑从X→Y的形态联想记忆网络:先将每一...
3.1画出一个含有两个双隐含层,并且神经元总数为20的数据由左往右传播的前馈神经网络模型。 答:模型图如下。 3.2什么是BP算法?什么是RBF算法?它们各自的特点是什么? 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。
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...
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...
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...
神经网络(Neural Network)又称平行分布式处理(Parallel Distributed Processing ),在数据分析领域,是一种灵活性较强的非线性模型,被广泛应用于问题的预测方面。人工神经网络简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学计算模型,它的构筑理念是受到生物(人或其他动物)神经网络功能的运作启发而产生的。它能从已...
在AI绘画中,最为常见的是使用深度学习技术中的卷积神经网络。这种神经网络模型可以通过对大量的图像数据进行学习,从而自动地生成具有较高质量的图像通。过让神经网络不断地进行迭代和优化,我们不仅可以生成简单的静态图像,还可以生成动态图像、立体图像以及更为复杂的艺术作品。