人工神经网络和bp神经网络的区别 人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的计算模型,也被称为神经网络(Neural
2023-08-22 16:45:18707 深度神经网络是一种基于神经网络的机器学习算法,其主要特点是由多层神经元构成,可以根据数据自动调整神经元之间的权重,从而实现对大规模数据进行预测和分类。卷积神经网络是深度神经网络的一种,主要应用于图像和视频处理领域。
2023-08-21 17:07:36529 卷积神经网络的介绍 什么是卷积神经网络算法 卷积神经网络涉及的关键技术 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种用于图像分类、物体识别、语音识别等领域
2023-08-21 16:49:46276 卷积神经网络的基本原理 卷积神经网络发展历程 卷积神经网络三大特点 卷积神经网络的基本原理 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是深度学习领域
2023-08-21 16:49:39262 。CNN可以帮助人们实现许多有趣的任务,如图像分类、物体检测、语音识别、自然语言处理和视频分析等。本文将详细介绍卷积神经网络的工作原理并用通俗易懂的语言解释。 1.概述 卷积神经网络是一个由神经元构成的深度神经网络,由输入层、隐藏层和输出层组成。在卷积神经网络中,
2023-08-21 16:49:24636 、视频等信号数据的处理和分析。卷积神经网络就是一种处理具有类似网格结构的数据的神经网络,其中每个单元只处理与之直接相连的神经元的信息。本文将对卷积神经网络的模型以及包括的层进行详细介绍。 卷积神经网络模型 卷积神经网络模型主要包括以下几个部分: 输入层:输
2023-08-21 16:41:52374 卷积神经网络的应用 卷积神经网络通常用来处理什么 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种在神经网络领域内广泛应用的神经网络模型。相较于传统的前馈
2023-08-21 16:41:451074 人工神经网络是根据人的认识过程而开发出的一种算法。假如我们现在只有一些输入和相应的输出,而对如何由输入得到输出的机理并不清楚,那么我们可以把输入与输出之间的未知过程看成是一个“网络”,通过不断地给
2008-06-19 14:40:42
在介绍卷积神经网络之前,我们先回顾一下神经网络的基本知识。就目前而言,神经网络是深度学习算法的核心,我们所熟知的很多深度学习算法的背后其实都是神经网络。
2023-02-23 09:14:441224 随着深度学习技术的快速发展,许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题,特别是在卷积神经网络和循环神经网络方面,出现了许多新颖且有效的分类方法。对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析,介绍
2021-03-10 16:56:5636 图1显示了模糊CMAC神经网络的结构和运算过程。模糊CMAC神经网络可以用于近似一个非线性映射y(x):Xn→Ym,其中Xn∈Rn是在n维输入空间中的应用,Ym“∈Rm是在m维输出空间中的应用[1,2]。模糊CMAC算法由决定一个复杂函数值的两个初等函数组成,如图1所示。
2020-04-25 17:30:001303 本视频主要详细介绍了神经网络分类,分别是BP神经网络、RBF(径向基)神经网络、感知器神经网络、线性神经网络、自组织神经网络、反馈神经网络。
2019-04-02 15:29:2211361 。 于是在这里记录下所学到的知识,关于CNN 卷积神经网络,需要总结深入的知识有很多: 人工神经网络 ANN 卷积神经网络 CNN 卷积神经网络 CNN - BP算法 卷积神经网络 CNN - caffe应用 卷积神经网络 CNN - LetNet分析 LetNet网络 下图是一个经典的CNN结构,称为
2018-10-02 07:41:01474 模糊神经网络是将人工神经网络与模糊逻辑系统相结合的一种具有强大的自学习和自整定功能的网络,是智能控制理论研究领域中一个十分活跃的分支,因此模糊神经网络控制的研究具有重要的意义。本文旨在分析模糊神经网络的优缺点及其用途。
2017-12-29 15:35:3326072 使用新的解释技术,来分析神经网络做机器翻译和语音识别的训练过程,神经网络语言处理工作原理有待破解。
2017-12-12 14:31:081471 对于神经网络和卷积有了粗浅的了解,关于CNN 卷积神经网络,需要总结深入的知识有很多:人工神经网络 ANN卷积神经网络CNN 卷积神经网络CNN-BP算法卷积神经网络CNN-caffe应用卷积神经网络CNN-LetNet分析 LetNet网络.
2017-11-16 13:28:012441 详细介绍了CMAC神经网络结构" 中间层作用函数地址的计算方法" 输出层权值的学习算法# 并利用CMAC神经网络对水下机器人深度模糊控制器进行了学习$ 仿真结果表明% 训练得到的
2010-07-22 15:49:5925 在小脑神经网络(CMAC)与PID并行控制的基础上,提出了一种新型的CMAC控制器,即FCMAC控制器。这种把小脑神经网络与模糊控制(Fuzzy)结合起来的控制方法,具有两种控制方法的优
2010-07-20 15:41:5810 在BP 神经网络算法的基础上,针对在多变量复杂系统建模过程中BP 网络输入变量无法自动寻优的问题,将其与灰色关联分析方法结合,建立基于灰色关联分析的神经网络优化算法(GM2BPANN)
2010-01-03 17:01:2315 基于CMAC神经网络的PID参数自整定方法的研究
0 引言
控制器的参数整定是通过对PID控制器参数(KP,KI,KD)的调整,使得系统的过渡过程达到满意的质量指标
2009-12-01 17:39:062588 在小脑神经网络(CMAC)与PID 并行控制的基础上,提出了一种新型的CMAC 控制器,即CMAC 控制器。这种把小脑神经网络与模糊控制(Fuzzy)结合起来的控制方法,具有两种控制方法的优
2009-09-12 16:09:3616 阐述了CMAC 神经网络的基本原理,并结合PID 控制的特点,将CMAC 神经网络与PID 复合控制算法应用在工业领域的温度控制系统中,并同传统的Zieglar-Nichols 阶跃响应法及单纯形算法作了
2009-06-20 09:21:3617 提出利用CMAC 神经网络与PID 的复合控制,实现非线性系统控制。由于CMAC 网络的优点使PID 控制效果有很大提高。仿真实验表明了该方法的有效性。关键词:神经网络;PID 控制;非
2009-06-11 09:16:5123
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