简述卷积神经网络的结构答：卷积神经网络简介：卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络”。对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早...
卷积神经网络通常用于解决答：卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，其设计灵感来源于生物学中的视觉系统。在生物学中，视觉系统的神经元之间的连接模式具有局部性和层次性，这使得视觉系统可以有效地处理图像信息。卷积神经网络借鉴了这种结构，通过卷积层、池化层和全连接层等组件，实现对图像特征的逐层提取和分类。四、应用与发展 ...
神经网络算法三大类答：3、残差收缩网络，残差收缩网络是卷积神经网络的改进，引入了软阈值化，更适合强噪数据。属于深度残差网络（DeepResidualNetwork，ResNet）的新型改进形式。人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单...
什么是卷积神经网络cnn答：卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型，例如图像、语音信号等。CNN模型由多个卷积层、池化层和全连接层组成，具有高效处理网格结构数据的能力，在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域都取得了显著的成果。CNN模型的设计灵感来自于生物视觉...
卷积神经网络的结构答：1、换句话说，最常见的卷积神经网络结构如下：INPUT-[[CONV-RELU]*N-POOL？]*M-[FC-RELU]*K-FC其中*指的是重复次数，POOL？指的是一个可选的汇聚层。2、目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。卷积神经网络有三个结构上的...
卷积神经网络算法是什么?答：卷积神经网络中特征图同一通道内的所有像素共享一组卷积核权重系数，该性质被称为权重共享（weight sharing）。权重共享将卷积神经网络和其它包含局部连接结构的神经网络相区分，后者虽然使用了稀疏连接，但不同连接的权重是不同的。权重共享和稀疏连接一样，减少了卷积神经网络的参数总量，并具有正则化的效果...
图像 识别 哪些算法答：图像识别的算法包括：卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）、支持向量机（SVM）、随机森林等。一、卷积神经网络（CNN）是一种专门用于图像识别的神经网络。其主要通过卷积层对图像进行特征提取，池化层进行降维，最后通过全连接层进行分类或识别。CNN在图像识别领域具有广泛的应用，如人脸识别、物体检测...
神经网络算法有哪几种答：该算法主要分为前馈神经网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络等。1、前馈神经网络：多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP） 包括输入层、隐藏层和输出层，信息仅向前传播，不包含循环或反馈连接。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）: 特别适用于图像处理任务，通过卷积层提取局部...
哪些算法通常用于解决深度学习问题答：深度学习中的神经网络编写需要设计到哪些算法?涉及到的算法有很多，比如反向传播算法、前向传播、卷积算法、矩阵远点的算法、梯度优化的算法、评估算法等等。单纯用算法来描述过于笼统，一般都是直接用对应的数学原理和公式去描述神经网络的编写过程的。常见的深度学习算法有三种：来卷积神经网络、循环神经网络...
卷积神经网络英文答：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络主要用于提取卷积对象的局部特征，当卷积对象是自然语言文本时，比如一个句子，此时其局部特征是特定的关键词或关键...
网友点评：
耿矿贱18863521395：
rbf神经网络和bp神经网络有什么区别
定海区374回复：
毕业论文在做神经网络,已经到后期了可是还是搞不懂这两个的具体区别有同学从理论上讲,RBF网络和BP网络一样可近似任何的连续非线形函数,两者的主要
耿矿贱18863521395：
BP算法、BP神经网络、遗传算法、神经网络这四者之间的关系 -
定海区374回复：
这四个都属于人工智能算法的范畴.其中BP算法、BP神经网络和神经网络属于神经网络这个大类.遗传算法为进化算法这个大类.神经网络模拟人类大脑神经计算过程,可以实现高度非线性的预测和计算,主要用于非线性拟合,识别,特点是...
耿矿贱18863521395：
BP神经网络每次训练结果不一样是怎么回事? -
定海区374回复：
因为初始权值和阈值是随机产生的. 神经网络每次结果不同是因为初始化的权值和阈值是随机的,因为每次的结果不一样,才有可能找到比较理想的结果,找到比较好的结果后,用命令save filename net;保存网络,可使预测的结果不会变化,...
耿矿贱18863521395：
“深度学习”和“多层神经网络”的区别 -
定海区374回复：
BP神经网络,指的是用了“BP算法”进行训练的“多层感知器模型”. 多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)是一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上,可以解决任何线性不可分问题. 不要把算法和网络搞混了.
耿矿贱18863521395：
求助:灰色理论和BP神经网络之间的区别在哪? -
定海区374回复：
先说共同点,二者都可以看做事黑箱,即内部结构不确切知道的系统,不同的是灰色理论是基于现有数学理论,而神经网络是基于人脑的物理模型.
