本栏目内容来自Andrew
NG老师的公开课：https://class.coursera.org/ml/class/index 一般而言, 人工神经网络与经典计算方法相比并非优越,
只有当常规方法解决不了或效果不佳时人工神经网络方法才能显示出其优越性。尤其对问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示....
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2014-07-22 23:16:53
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本篇博客将会介绍R中的一个神经网络算法包：Neuralnet，通过模拟一组数据，展现其在R中是如何使用，以及如何训练和预测。在介绍Neuranet之前，我们先简单介绍一下神经网络算法。人工神经网络(ANN)，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神...
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2014-06-06 10:04:32
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深度学习——人工神经网络再掀研究热潮胡晓林转自：http://caai.cn/contents/118/1934.html人工神经网络起源于上世纪40年代，到今天已经70年历史了。就像人的一生，经历了起起落落，有过辉煌，有过黯淡，有过嘈杂，有过冷清。总体说来，过去的20年中人工神经网络的研究不温不火...
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2014-05-15 01:59:20
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多传感器信息融合的意义：可有效的解决单传感器的模糊点更精确的观察和解释环境。多传感器信息融合的方法（算法）：
经典推理法、加权平均法、卡尔曼滤波、贝叶斯估计、D-S证据理论、统计决策理论、聚类分析、参数模板、熵法、品质因数法、估计理论法、专家系统法、产生式规则、人工神经网络、模糊推理、粗糙集理论.....
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2014-05-10 01:19:12
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人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)提供了一种普遍而实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。
人工神经网络由一系列简单的单元相互密集连接构成，其中每一个单元有一定数量的实值输入(可能是其他单元的输出)，并产生单一的实数值输出(可能成为其他单元的输入)。
适合神经网络学习的问题：
实例是很多“属性-值”对表示的目标函数的输出可能是离散...
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2014-04-27 17:51:08
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