最近正在学习吴恩达机器学习神经网络的反向传播算法,主要通过反向传播来求解损失函数的导出来降低梯度下降的复杂性。学到这里发现感觉难以能够理解其中的思想,甚至视频也反复看了好多遍,因此也网上找了一些资料...
主要介绍了单隐层网络的发展历程,发展期间遇到的问题机器解决方案,根据目标函数和网络结构列出其权重和阈值的递推公式,有助于加深对神经网络的理解,设计自己的网络或者目标函数。
说起递归神经网络,递归神经网络(RNN)主要包括以下几种类型:... 本文为了记忆方便,将它们的演进历史梳理一遍。限于篇幅问题,我们将其分成两个部分描述。
在传统的神经网络中,我们假设所有输入(和输出)都是相互独立的。但对于许多任务来说,这是一个坏主意。如果你想预测句子中的下一个单词,你最好知道哪些单词在它之前。RNN 之所以被称为递归,是因为它们对序列的每...
前向神经网络中的递推学习算法.pdf
基于BP神经网络递推积分PI-重复控制在微电网APF中的研究.pdf
综合车辆运行过程中不同时段的路况差异和人因作用、突发道路事故随机性, 以神经网络有师学习作为经验累积方法, 提出时间递推预测方法确定路径最短时间, 从而实现对交通路径的动态诱导。递推预测以知识库累积经验与...
基于改进递推预测误差神经网络算法的极点配置PID控制方法.pdf
基于改进递推预测误差神经网络算法的RBF神经网络PID控制方法,王银河,吴平景,针对工业控制中系统模型参数通常未知的特点,利用改进递推预测误差算法为基础的神经网络系统参数辨识方法,设计了RBF神经网络PID控
该文介绍了一种基于递推预报误差算法的前馈神经网络的实现方法。将该网络应用于非线性系统模型的仿真试验中取得了良好的效果。文中给出了试验的结果,并对该网络的应用进行了讨论。
基于前向神经网络的时变非线性结构系统辨识快速递推最小二乘法.pdf
人工神经网络(Artificial Neural Networks)(简称ANN)系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪,但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统...
1.神经网络领域的成就提出了样条权函数神经网络算法与代数算法,形成了独立的学派和理论体系。提出的这些理论与方法彻底克服了困扰学术界多年的传统方法的局部极小、收敛速度慢、难以求得全局最优点等困难。特别是...
神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术,一般应用在变频器的控制中,它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器,所以应用在多个变频器级联控制中比较...
神经网络矩阵微分运算公式总结
神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术,一般应用在变频器的控制中,它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器,所以应用在多个变频器级联控制中比较...
从整个网络框架到每一层配置,详细推导了全连接深度神经网络权重矩阵(W)和偏置(B)递推公式,有助于理解BP反向传播算法和深度神经网络的参数优化过程,为设计新的深层网络打下基础。
神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术,一般应用在变频器的控制中,它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器,所以应用在多个变频器级联控制中比较...
上世纪60年代,Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究,提出了感受野这个概念,到80年代,Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念,可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络,神经认知机将一个视觉...
肯定是matlab用的神经网络设计了,通俗易懂,很多实例!!戴葵翻译的美国经典神经网络《神经网络设计》神经网络概念非常简单(如果是科班出身),看一个下午就完了。远比传统图像处理的概念平易近人。这玩意和线性...