神经网络是计算智能和机器学习的重要分支,在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中,影响最为广泛的是Simon Haykin的《神经网络原理》(第3版更名为《神经网络与机器学习》)。在本书中,
人工神经网络学习
本文主要是学习BP神经网络的一个总结,其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态,对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的),对
卷积神经网络经典结构,yannlecun的LeNet与Alex的AlexNet、以及网络中公式的推导证明,绝对是学习卷积神经网络的必备,一起学习,加油!
作者:CharuC.Aggarwal是位于纽约YorktownHeights的IBMT.J.Watson研究中心的杰出研究成员。本书涵盖了深度学习的理论和算法,并详细讨论了神经网络与传统机器学习算
变结构神经网络学习,武俊峰,,提高神经网络模型推广能力的关键是控制模型的复杂度.该文探索了神经网络的变结构建模方法,通过给定网络参数的幅值分布,在给定数据
这是在学习卷积神经网络时做的笔记,方便自己对卷积神经网络的理解。
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人工神经网络的学习 1.1 什么时候可以用神经网络? 1.2 分类还是回归?(classification or regression)
机器学习:人工神经网络,P神经网络实例分析
