人工神经网络电子教程
人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。神经网络是一种运算模型由大量的节点(或称“神经元”,或“单元”)和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重(weight),这相当于人工神经网络的记忆。 网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不通。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达
文件列表
神经网络.rar
(预估有个8文件)
神经网络
class4补充.ppt
158KB
class1-序言.ppt
1.1MB
BP-补充.ppt
2.47MB
class2人工神经网络基础.ppt
328KB
第二次作业.doc
63KB
第5次作业.doc
25KB
第三次作业.doc
32KB
class4自适应线性元件.ppt
489KB
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