神经网络是一种模拟大脑神经元之间相互连接的计算模型。通过权重调节和激活函数的作用,神经网络能够学习并解决复杂的问题。神经网络算法的实现步骤,并探讨了其在图像识别、语音处理和数据预测等领域的应用。在实际应用中,神经网络需要根据具体任务选择合适的网络结构和参数设置。最后,我们对神经网络的发展前景进行了展望。
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神经网络与应用,机器学习方面的教程。经典教程
神经网络的简单使用,通过数据的训练,得出符合要求神经网络
神经网络在股票价格预测中的研究应用,对神经网络进行了详细的描述,在此基础上又进行了应用
BP神经网络应用
基础神经网络搭建,python,公式推导,随机梯度下降,均方误差MSE,链式求导法则,基础搭建,参数更新
这是一个java实现的神经网络demo,随即生成数据,训练10的六次方,可达到95%正确性
课程实验研究BP算法,于是手写了一份,网络大小可自定义,只要是sigmoid激励则BackPropagation算法自动兼容,有少许bug
用matlab实现了神经网络,并标注了批注,通俗易懂。易于理解。
该文档记录了30个案例关于神经网络的实现
Single layer neural network implementation
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