一、正则化 所有的有监督机器学习,无非就是正则化参数的同时最小化经验误差函数。最小化经验误差是为了极大程度的拟合训练数据,正则化参数是为了防止过分的拟合训练数据。
到目前为止,人们提出了许多神经网络模型,其中应用最广泛的是前馈神经网络.早期前馈神经网络中只含有求和神经元,在处理复杂非线性问题时效率很低.后来,人们将求积神经元引入到前馈神经网络中,用以增加网络的非
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BP神经网络预测中“过拟合”现象控制研究,杨锡鎏,周翠英,针对BP神经网络在预测建模中存在的“过拟合”问题,改进了前人定义的逼近误差表达式,使其物理意义更明确；重新定义了逼近度的表�
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深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑 进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据, 神经科学中的发现,该发现也获得了诺贝尔医学奖: 人脑视觉机理后脑皮层的不同视觉神
