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90+高分算法作业代写👌与学霸1对1沟通👌

机器学习是一门多领域交叉的学问,专注于研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为,让机器获得新的知识和技能,不断改进技能,是人工智能的核心。而神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型,通过内部大量节点之间相互连接,从而达到处理信息的目的。

神经网络算法有哪些?

神经网络的结构类似于人脑,由人工神经元组成,也称为节点。这些节点在三层中彼此相邻堆叠:

  • 输入层
  • 隐藏层
  • 输出层

数据以输入的形式为每个节点提供信息。该节点将输入与随机权重相乘,计算它们,并添加一个偏差。最后,非线性函数,也称为激活函数,用于确定要触发的神经元。

人工神经网络的训练算法

梯度下降算法

这是最简单的训练算法,用于监督训练模型的情况。在实际输出与目标输出不同的情况下,要找出差异或误差。梯度下降算法以这样的方式改变网络的权重,以尽量减少这种错误。

反向传播算法

它是基于梯度的delta学习规则的扩展。在这里,在找到误差(期望值和目标值之间的差异)后,误差从输出层通过隐藏层向后传播到输入层。它被用于多层神经网络的情况。

人工神经网络的学习数据集

训练数据集

一组用于学习的例子是为了适应网络的参数[即权重]。一种方法包括在训练集上的一个完整的训练周期。

验证集方法

一组用于调整网络的参数[即架构]的例子。例如,选择神经网络中隐藏单元的数量。

制作测试集

一组例子仅用于评估完全指定的网络的性能[泛化],或成功应用于预测输入已知的输出。阅读更多关于胶囊网络最佳实践和框架的信息

训练神经网络的五种算法

  • 希伯来学习规则
  • 自组织Kohonen规则
  • 霍普菲尔德网络法
  • LMS算法(最小均方)
  • 竞争性学习

神经网络的应用有哪些?

神经网络已成功应用于广泛的数据密集型应用,例如:

应用架构/算法激活函数
过程建模和控制径向基网络径向基础
机器诊断多层感知器Tan-Sigmoid 函数
投资组合管理分类监督算法Tan-Sigmoid 函数
目标识别模块化神经网络Tan-Sigmoid 函数
医学诊断多层感知器Tan-Sigmoid 函数
信用评级使用人工神经网络、支持向量机进行逻辑判别分析物流功能
有针对性的营销反向传播算法物流功能
语音识别多层感知器,深度神经网络(卷积神经网络)物流功能
财务预测反向传播算法物流功能
智能搜索深度神经网络物流功能
欺诈识别Gradient – 下降算法和最小均方 (LMS) 算法。物流功能

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