2018年11月18日

摘要： BP神经网络是1968年由Rumelhart和Mcclelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络，是目前应用比较广泛的一种神经网络结构。BP网络神经网络由输入层、隐藏层和输出层三部分构成，无论隐藏层是一层还是多层，只要是按照误差反向传播算法构建起来的网络 阅读全文

摘要： 1、受限玻尔兹曼机 玻尔兹曼机是一大类的神经网络模型，但是在实际应用中使用最多的则是受限玻尔兹曼机（RBM）。 受限玻尔兹曼机（RBM）是一个随机神经网络（即当网络的神经元节点被激活时会有随机行为，随机取值）。它包含一层可视层和一层隐藏层。在同一层的神经元之间是相互独立的，而在不同的网络层之间的神经 阅读全文

摘要： Hopfield网络具有最优计算功能，然而网络只能严格按照能量函数递减方式演化，很难避免伪状态的出现，且权值容易陷入局部极小值，无法收敛于全局最优解。 如果反馈神经网络的迭代过程不是那么死板，可以在一定程度上暂时接受能量函数变大的结果，就有可能跳出局部极小值。随机神经网络的核心思想就是在网络中加入概 阅读全文