对于许多机器学习算法来说，最终要解决的问题往往是最小化一个函数，我们通常称这个函数叫损失函数。在神经网络里面同样如此，
2017-11-30 16:09
中，激活函数起着至关重要的作用，它决定了神经元的输出方式，进而影响整个网络的性能。 一、激活函数的作用 激活函数是BP
2024-07-03 10:02
今天学习了两个神经网络，分别是自适应谐振（ART）神经网络与自组织映射（SOM）神经网络。整体感觉不是很难，只不过一些最基础的概念容易理解不清。首先ART
2019-07-21 04:30
。本文将从通俗易懂的角度介绍卷积神经网络，让大家更好地理解这个重要的算法。 卷积神经网络的概念 在介绍卷积神经网络之前，先来看看卷积操作，因为卷积
2023-08-17 16:30
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失
2022-10-20 17:14
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习中一种重要的神经网络结构，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。在卷积神经网络中，激活
2024-07-03 09:18
在神经网络中，激活函数是一个至关重要的组成部分，它决定了神经元对于输入信号的反应方式，为神经网络引入了非线性因素，使得网络
2024-07-01 11:52
简单理解LSTM神经网络
2021-01-28 07:16
