标签： 人工神经网络

循环神经网络(RNN)是一种对序列建模的神经网络。它的基本原理是: 对输入序列中的每个元素,RNN都会输出一个… 继续阅读 循环神经网络的原理是什么？

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是模拟鸟群觅食行为的一种智能… 继续阅读 粒子群优化算法的原理是什么？

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种深度学习模型，它具有循环结构，允… 继续阅读 什么是循环神经网络？

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种高效的群体智能优化算法… 继续阅读 粒子群优化算法有哪些应用场景？

卷积神经网络(CNN)和传统神经网络(如全连接网络)的主要区别在于: 卷积层 VS 全连接层:卷积层通过卷积核… 继续阅读 卷积神经网络与传统神经网络有什么区别？

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种针对图像处理的深度神经… 继续阅读 卷积神经网络的原理是什么？

人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, ABC)是一种高效的群体智能优… 继续阅读 人工蜂群算法有哪些应用场景？

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟自然选择和遗传机制的智能优化算法。 其基本思想… 继续阅读 什么是遗传算法？

人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA)是模拟鱼群行为的智能… 继续阅读 人工鱼群算法的原理是什么？

人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA)是模拟自然鱼群行为的… 继续阅读 人工鱼群算法有哪些？

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种群智能优化算法。它模拟… 继续阅读 什么是粒子群优化算法？代码举例讲解

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种针对图像处理的神经网络… 继续阅读 什么是卷积神经网络？

在人工神经网络中,权重是相邻两层神经元之间的连接强度。权重的更新是通过反向传播算法实现的,主要步骤如下: 前向… 继续阅读 人工神经网络中的权重是如何更新的？

反向传播算法(Back Propagation)的目的是更新神经网络中的权重和阈值,使得网络可以学习到输入与输… 继续阅读 反向传播算法的目的是什么？

反向传播算法(Back Propagation)是用于训练神经网络的算法,它通过误差反馈机制更新网络中的权重和… 继续阅读 什么是反向传播算法？

损失函数(Loss Function)用于评估神经网络的预测输出和实际目标之间的差距,它反应了当前模型对训练数… 继续阅读 人工神经网络有哪些常见的损失函数？

激活函数(Activation Function)是人工神经网络中每个神经元的输出函数。它决定了神经元输出值的… 继续阅读 人工神经网络有哪些常见的激活函数？