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
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
结构、原理、应用场景等方面都存在一定的差异。以下是对这两种神经网络的比较： 基本结构 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元之间通
2024-07-03 10:12
什么是神经网络激活函数？激活函数有助于决定我们是否需要激活神经元。如果我们需要发射一个神经元那么信号的强度是多少。激活
2020-07-05 11:21
神经网络从感知机发展到多层前馈神经网络，网络变得越来越复杂。如上一篇 机器学习中的函数（2）- 多层前馈网络巧解“异或”
2022-11-01 11:54
本项目在之前项目分类模型基础上神经网络应用（一）进一步拓展神经网络应用，相比之前本项目增加了新的知识点，比如正则化，softmax函数和交叉熵损失
2023-02-24 15:43
结构、原理、应用场景等方面都存在一定的差异。以下是对这两种神经网络的详细比较： 基本结构 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元之
2024-07-04 09:49
