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人工智能机器学习算法总结--3.神经网络算法(前向及反向传播)

作者：念旧_发布时间：2024-04-19
人工智能机器学习

1.定义，意义和优缺点 定义: 神经网络算法是一种模仿人类大脑神经元之间连接方式的机器学习算法。通过多层神经元的组合和激活函数的非线性转换，神经网络能够学习数据的特征和模式，实现对复杂数据的建模和预测...【查看原文】

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链接：pan.baidu.com/s/1PimnaQreGtAEclYZPaC8Kw?pwd=wyp9 提取码：wyp9自早期以来，神经网络就一直是人工智能的支柱。现在，令人兴奋的新技术（例如深度学习和卷积）正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中，我们将演示各种现实世界任务中的神经网络，例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术，包括ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 及可视化等。《人工智能算法 卷3 深度学习和神经网络（全彩印刷）》第 1 章 神经网络基础 11.

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