之间人工神经网络和反向传播算法相似
人工神经网络和反向传播算法有(在联盟百科)4共同点: 前馈神经网络,生物神经网络,非監督式學習,感知器。
前馈神经网络
前馈神经网络(英文:Feedforward Neural Network),為人工智能領域中,最早发明的簡單人工神经网络类型。在它内部,参数从输入层向输出层单向传播。有異於递归神经网络,它的内部不会构成有向环。.
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生物神经网络
生物神经网络(Biological Neural Networks)一般指生物的神经元、细胞、触点等组成的网络,用于产生生物的意识,帮助生物进行思考和行动。.
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非監督式學習
非監督式學習是一種機器學習的方式,並不需要人力來輸入標籤。它是監督式學習和強化學習等策略之外的一種選擇。在監督式學習中,典型的任務是分類和迴歸分析,且需要使用到人工預先準備好的範例(base)。 一個常見的非監督式學習是数据聚类。在人工神經網路中,生成對抗網絡(GAN)、自組織映射(SOM)和適應性共振理論(ART)則是最常用的非監督式學習。 ART模型允許叢集的個數可隨著問題的大小而變動,並讓使用者控制成員和同一個叢集之間的相似度分數,其方式為透過一個由使用者自定而被稱為警覺參數的常數。ART也用於模式識別,如自動目標辨識和數位信號處理。第一個版本為"ART1",是由卡本特和葛羅斯柏格所發展的。.
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感知器
感知器(英语:Perceptron)是Frank Rosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)時所發明的一種人工神經網路。它可以被視為一種最簡單形式的前馈神經網路,是一種二元线性分类器。 Frank Rosenblatt给出了相应的感知机学习算法,常用的有感知机学习、最小二乘法和梯度下降法。譬如,感知机利用梯度下降法对损失函数进行极小化,求出可将训练数据进行线性划分的分离超平面,从而求得感知机模型。 感知机是生物神经细胞的简单抽象。神经细胞结构大致可分为:树突、突触、及轴突。单个神经细胞可被视为一种只有两种状态的机器——激动时为『是』,而未激动时为『否』。神经细胞的状态取决于从其它的神经细胞收到的输入信号量,及突触的强度(抑制或加强)。当信号量总和超过了某个阈值时,细胞体就会激动,产生电脉冲。电脉冲沿着轴突并通过突触传递到其它神经元。为了模拟神经细胞行为,与之对应的感知机基础概念被提出,如权量(突触)、偏置(阈值)及激活函数(细胞体)。 在人工神经网络领域中,感知机也被指为单层的人工神经网络,以区别于较复杂的多层感知机(Multilayer Perceptron)。作为一种线性分类器,(单层)感知机可说是最简单的前向人工神经网络形式。尽管结构简单,感知机能够学习并解决相当复杂的问题。感知机主要的本质缺陷是它不能处理线性不可分问题。.
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上面的列表回答下列问题
- 什么人工神经网络和反向传播算法的共同点。
- 什么是人工神经网络和反向传播算法之间的相似性
人工神经网络和反向传播算法之间的比较
人工神经网络有50个关系,而反向传播算法有39个。由于它们的共同之处4,杰卡德指数为4.49% = 4 / (50 + 39)。
参考
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