神经网络3

人工智能大模型讲师培训咨询叶梓 2023-01-13 01:08:31

课时名称	课时知识点
神经网络3	每节课大约20分钟左右

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《DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）》这篇文章的代码，将CNN用于人脸识别，整个实现流程请见：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187

1.BP神经网络简介 BP神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。优点：具有任意复杂的模式分类能力和优良的...

目录1 单层感知器2 线性神经网络2.1 线性神经网络的改进--Madaline神经网络3 BP神经网络4 径向基函数网络4.1 两类径向基函数网络4.2 径向基网络与多层感知器的比较4.3 径向基函数的改进--概率神经网络4.4 径向基函数...

3.2 神经网络如何对数据进行操作？或进行怎样的操作？3.3 告诉神经网络它的输出符不符合我们的胃口！3.4 进行"学习"4. 深度学习发展现状 1. 深度学习与人工智能，机器学习之间的关系 ...

上一次我们讲了M-P模型，它实际上就是对单个神经元的一种建模，...本文具体来介绍一下一种非常常见的神经网络模型——反向传播(Back Propagation)神经网络。概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和Mc

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