1.神经网络 粗略的说，神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都与一个权重相关联。在学习阶段，通过调整这些权重，使得他能够预测输入元组的正确类标号来学习。由于单元之间的连接，神经网络学习又称连接着学习(connectionist learning)。 神经网络需要很长的训练时间，因而更.....
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2014-11-08 11:40:25
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本文是继续Duanxx的神经网络学习： 自己动手写神经网络（一） 搭建一个简单的网络框架 写的第二篇文章，将神经网络的前馈网络实现并测试。...
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2014-10-23 09:31:49
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到目前为止，已经叙述了神经网络的监督学习，即学习的样本都是有标签的。现在假设我们有一个没有标签的训练集，其中. 自动编码器就是一个运用了反向传播进行无监督学习的神经网络，学习的目的就是为了让输出值和输入值相等，即.下面就是一个自动编码器：自动编码器试图学习一个函数. 换句话说，它试图逼近一个等式函数...
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2014-10-14 14:04:58
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支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法可以实现模式分类和非线性回归，本文就matlab中的LIBSVM工具箱展开说明。...
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2014-08-08 16:13:16
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VB编程技巧推荐 1、zyl910的专栏——理论水平高 用VB写高效的图像处理程序 V2.0 优化分支代码——避免跳转指令堵塞流水线 2、Laviewpbt的专栏 —— 有很多算法的代码，实用性高 神经网络学习笔记3：BP神经网络的实现及其应用 神经网络学习笔记1：感知机和线性神经网络的...
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2014-07-09 18:01:57
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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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