在介绍卷积神经网络之前，我们先回顾一下神经网络的基本知识。就目前而言，神经网络是深度学习算法的核心，我们所熟知的很多深度学习算法的背后其实都是神经网络。
2023-02-23 09:14
BP神经网络的基本原理、结构、学习算法以及预测值的计算方法。 BP神经网络的基本原理 BP神经网络是一种基于误差反向传播的多层前馈神经网络。它由输入层、隐藏层和输出层组
2024-07-03 09:59
RNN（Recurrent Neural Network）是循环神经网络，而非递归神经网络。循环神经网络是一种具有时间序列特性的神经网络，能够处理序列数据，具有记忆功能
2024-07-05 09:52
深度神经网络是一种基于神经网络的机器学习算法，其主要特点是由多层神经元构成，可以根据数据自动调整神经元之间的权重，从而实现对大规模数据进行预测和分类。卷积
2023-08-21 17:07
递归神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）实际上是同一个概念，只是不同的翻译方式
2024-07-04 14:54
人工神经网络和bp神经网络的区别 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的计算模型，也被称为
2023-08-22 16:45
BP神经网络和人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANNs）之间的关系与区别，是神经网络领域中一个基础且重要的话题。本文将从定义、结构、算法、应用及未来发展等多个方面，详细阐述BP
2024-07-10 15:20
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和BP神经网络（Backpropagation Neural Networks，简称BPNN）是两种
2024-07-02 14:24
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是两种不同类型的人工神经网络，它们在
2024-07-03 10:12
1. 神经网络的超参数分类 神经网路中的超参数主要包括： 学习率 η， 正则化参数 λ，
2021-06-19 14:49
