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神经网络回归模型设计过程-神经网络回归效果不好

网络设计 6个月前 (06-24) 71

本篇文章给大家谈谈神经网络回归模型设计过程，以及神经网络回归效果不好对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览： 1、神经网络:卷积神经网络(CNN)

本篇文章给大家谈谈神经网络回归模型设计过程，以及神经网络回归效果不好对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

1、神经网络:卷积神经网络(CNN)
2、神经网络Hopfield模型
3、2020-02-14
4、NF:集成人工生命和遗传算法自动发现神经网络最优结构

神经网络:卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络简介（Convolutional Neural Networks，简称CNN）卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。

在2012年的ImageNet大赛上，Alex Krizhevsky的一次革命性突破，使用卷积神经网络（CNN）将图像分类精度推向新高，从此深度学习在视觉领域的应用如日中天。Facebook、Google等巨头纷纷将其嵌入图像标注、搜索、个性化推荐，CNN的魅力在于它的经典图像处理任务——以像素为输入，输出精准描述图像内容的概率分布。

在图像处理的世界中，卷积神经网络（CNN）如同精密的图像解码器，巧妙地解决全连接神经网络的局限。传统神经网络在空间信息保留和参数优化上面临挑战，而CNN通过3D结构和独特的局部连接机制，找到了答案。结构解析 CNN的核心是其独特的架构，由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。

CNN是指卷积神经网络（Convolutional Neural Network），是人工智能领域中一个重要的算法。它已经被应用于各种领域，例如计算机视觉、语音识别和自然语言处理等。那么，CNN有哪几种呢？本文将为您详细介绍。常规的卷积神经网络常规的卷积神经网络是指由若干个卷积层、池化层和全连接层组成的网络。

答案是肯定的，这也是许多深度学习算法（包括CNN）的灵感来源。卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。 CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上。

卷积神经网络（CNN）-输入层 ①CNN的输入层的输入格式保留了图片本身的结构。②对于黑白的28×28的图片，CNN的输入是一个28×28的二维神经元。

神经网络回归模型设计过程-神经网络回归效果不好

神经网络Hopfield模型

1、年，美国加州工学院J.Hopfield发表一篇对人工神经网络研究颇有影响的论文。他提出了一种具有相互连接的反馈型人工神经网络模型——Hopfield人工神经网络。 Hopfield人工神经网络是一种反馈网络（Recurrent Network），又称自联想记忆网络。

2、Hopfield神经网络分为离散型和连续型两种网络模型，分别记为DHNN（Discrete Hopfield Neural Network）和CHNN（Continues Hopfield Neural Network）。在前馈型网络中无论是离散的还是连续的，一般均不考虑输入与输出之间在时间上的滞后性，而只表达两者之间的映射关系。

3、Hopfield网络可以储存一组平衡点，使得当给定网络一组初始状态时，网络通过自行运行而最终收敛于这个设计的平衡点上。当然，根据热力学上，平衡状态分为stable state和metastable state，这两种状态在网络的收敛过程中都是非常可能的。为递归型网络，t时刻的状态与t-1时刻的输出状态有关。

4、网络分类人工神经网络按其模型结构大体可以分为前馈型网络也称为多层感知机网络）和反馈型网络（也称为Hopfield网络）两大类，前者在数学上可以看作是一类大规模的非线性映射系统，后者则是一类大规模的非线性动力学系统。

2020-02-14

训练回归模型所需要的信息包含-数据、模型、损失函数、优化函数（梯度下降算法）。

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