人工智能AI06神经网络6.1-6.4节.pdf

2024-12-07 约1.13千字 140页立即下载

人工智能神经网络实验报告.doc 神经网络实验报告实验目的 (1)熟悉Matlab/Simulink的使用.?? (2)掌握BP神经网络的基本原理和基本的设计步骤.?????????? (3)了解BP神经网络在实际中的应用.? ?(4)针对简单的实际系统,?能够建立BP神经网络控制模型.? 二、实验内容 BP神经网络 神经网络的概念、原理和设计是受生物、特别是人脑神经系统的启发提出的.神经网络由大量简单的处理单元来模拟真实人脑神经网络的机构和功能以及若干基本特性,是一个高度复杂的非线性自适应动态处理系统.BP网络是1986年由Rinehart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,

2025-03-25 约1.88千字 5页立即下载

人工智能BP神经网络.doc 人工智能实验报告学院：信息工程学院班级：计研-14 学号： 2014312120128 姓名： 2014年12月实验四计算智能 1．实验目的实验编写一个BP神经网络程序，实现简单的分类。 3．实验报告要求简述实验原理及(backpropagation)算法的BP网络，广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。可以说，BP网络是人工神经网络中前向网络的核心内容，体现了人工神经网络精华的部分。BP算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐

2018-06-03 约6.49千字 11页立即下载

神经网络在人工智能中的应用.docx 神经网络在人工智能中的应用 人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机能够模拟和执行人类智能活动。神经网络（NeuralNetwork）作为人工智能的核心技术之一，通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式，实现了对复杂问题的学习和处理能力。本文将探讨神经网络在人工智能中的应用，并分析其在不同领域中的优势和挑战。 神经网络的基本原理 神经网络是由大量相互连接的人工神经元构成的计算模型。每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对这些输入进行加权求和，然后将结果传递给下一层神经元。通过多层次的连接和反馈机制，神经网络可以从输

2025-01-02 约1.28千字 3页立即下载

人工智能导论（第2版）微课：神经网络与研究.pptx ;;深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。已有多种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络、深度置信网络和递归神经网络，被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域并获得了极好的效果，推动人工智能进入工业化大生产阶段，具有很强的通用性，同时具备标准化、自动化和模块化基本特征。;每当开始一项新的研究时，通常会从已经存在的现成可借鉴方案入手。例如，假设是在1902年莱特兄弟成功进行飞行实验的前一年，你突发奇想要设计一个人造飞行器，那么，首先应该注意到，在自然界中飞行的“机器”实际上是存在的（鸟），由此得到启发，你的飞机设计方案中可能要有

2025-04-16 约3.13千字 20页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 7-2 深度神经网络.pptx 7-2深度神经网络模块?语音识别：让机器对你言听计从目录CONTENTS深度神经网络基础01卷积神经网络02 一.深度神经网络基础1.深度神经网络的基本结构神经元加权和、非线性变换多层连接二.卷积神经网络1.深度神经网络参数的复杂性如果输入层向量有106个，假设隐藏层向量数目与输入层一样，那么从输入层到隐藏层的权重参数就有1012个，这还没有考虑后面其他隐藏层的参数。这样参数就太多了，模型根本无法训练。二.卷积神经网络2.卷积神经网络的优势在20世纪60年代，大卫·休伯尔（DavidHubel）和托斯坦·维厄瑟尔（TorstenWiesel）在研究大脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元

2025-03-12 约小于1千字 9页立即下载

人工智能开发技术的循环神经网络实现技巧.docx PAGE 1- 人工智能开发技术的循环神经网络实现技巧一、1.循环神经网络基础循环神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络架构，它通过记忆单元来捕捉序列中的时间依赖关系。在循环神经网络中，每个时间步的输出都会被传递到下一个时间步，从而允许网络在处理序列数据时保持状态。这种独特的结构使得RNN在自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域有着广泛的应用。 (1)RNN的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收序列数据，隐藏层则包含记忆单元，用于存储和处理序列中的信息。在RNN中，隐藏状态是关键，它不仅决定了当前时间步的输出，还影响后续时间步的计算。这种状态共享的特性使得RNN能

2025-01-21 约3.76千字 7页立即下载

人工智能基础与应用课件 4.3 经典神经网络 .pptx 深度学习经典神经网络主讲人：董张慧雅人工智能课程团队 05“深度”神经网络 “深度”神经网络具有多个隐藏层的神经网络，能够学习复杂特征表示和映射关系。01深度神经网络通过多层非线性变换，学习输入数据的底层结构和高级别语义信息。02特征学习能力深度神经网络在解决复杂问题时具有更强的泛化能力和更高的准确性。03泛化能力和准确性 06卷积神经网络 卷积神经网络输入层、卷积层、激活函数、池化层和全连接层组成。卷积神经网络结构01提取输入数据的局部特征，通过卷积操作实现。滑动滤波器，将滤波器中的权重与输入数据对应位置的元素相乘并求和，得到一个新的特征图。由一系列参数可学习的卷积核集合构成，不同卷积核可以

2025-03-24 约1.45千字 25页立即下载

基于人工智能和神经网络的精准营销白名单提取方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116468458 A (43)申请公布日 2023.07.21 (21)申请号 202310312055.5 (22)申请日 2023.03.15 (71)申请人深圳优钱信息技术有限公司地址

2023-07-21 约1.18万字 17页立即下载

2025年人工智能工程师神经网络技能测评试题.docx 2025年人工智能工程师神经网络技能测评试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______ 一、人工智能基础知识要求：测试学生对人工智能基本概念、技术框架及应用场景的掌握程度。 1.人工智能的主要研究领域包括哪些？（A.机器学习B.知识工程C.模式识别D.人工智能伦理E.机器人技术） 2.以下哪种算法属于监督学习？（A.决策树B.K-means聚类C.线性回归D.Apriori算法E.支持向量机） 3.以下哪个概念与人工智能发展密切相关？（A.大数据B.云计算C.物联网D.5GE.量子计算） 4.人工智能在哪些领域具有广泛的应用？（A.医疗健康B.教育C.金融D.交通E.

2025-03-15 约5.54千字 10页立即下载

人工智能-BP神经网络算法的简单实现教材.docx 人工神经网络是一种模仿人脑结构及其功能的信息处理系统，能提高人们对信息处理的智能化水平。它是一门新兴的边缘和交叉学科，它在理论、模型、算法等方面比起以前有了较大的发展，但至今无根本性的突破，还有很多空白点需要努力探索和研究。1人工神经网络研究背景神经网络的研究包括神经网络基本理论、网络学习算法、网络模型以及网络应用等方面。其中比较热门的一个课题就是神经网络学习算法的研究。近年来己研究出许多与神经网络模型相对应的神经网络学习算法，这些算法大致可以分为三类：有监督学习、无监督学习和增强学习。在理论上和实际应用中都比较成熟的算法有以下三种：(1) 误差反向传播算法(Back Propagation

2017-08-12 约7.79千字 11页立即下载

人工智能基础与应用(高职)：神经网络与深度学习PPT教学课件.pptx 第5课神经网络与深度学习人工智能基础与应用【导读案例】人类与动物的智商差别在哪里人的基因组与动物的基因组差距并不大，例如人与自己的灵长类近亲倭黑猩猩有99.6%的基因一模一样，而与黑猩猩的基因也有98.73%的相似性。尽管基因差异不大，但是人的智商却远远高于自己的灵长类近亲。排除人类社会生活这个重要因素之外，人类智商高的纯粹生物学原因主要在于大脑的差异。动物的中枢神经系统基于神经网络的深度学习了解人工神经网络机器学习VS.深度学习第5课神经网络与深度学习动物的中枢神经系统由被称为神经细胞或神经元的细胞组成，和所有细胞一样，它们具有含DNA的细胞核及含其他物质的细胞膜。与其他大多数细胞不同，

2025-01-18 约1.31万字 81页立即下载

华中科技大学人工智能 神经网络.ppt 神经网络 基于神经网络的知识表示与推理感知机学习算法基于反向传播网络的学习计算智能信息科学与生命科学的相互交叉、相互渗透和相互促进是现代科学技术发展的一个显著特点。计算智能(CI)涉及神经网络(NN) 、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域，它的研究和发展正反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势。什么是计算智能把神经网络（NN）归类于人工智能（AI）可能不大合适，而归类于计算智能（CI）更能说明问题实质。进化计算、人工生命和模糊逻辑系统的某些课题，也都归类于计算智能。计算智能取决于制造者（manufacturers）提供的数值数据，不依赖于知识；另一方面，

2016-06-20 约8.46千字 57页立即下载

2025-02-26 约2.79万字 42页立即下载

人工智能基于深度神经网络的自动文本摘要.doc 人工智能——基于深度神经网络的自动文本摘要近年来，随着深度神经网络的广泛兴起和应用，基于神经网络的生成式文本摘要得到快速发展，并取得了不错的性能。2017年8月24日，飞马网邀请了北京大学博士陶重阳，为大家做在线直播，讲解自动文本摘要的概念、分类及评价方法，重点介绍基于深度神经网络的生成式自动文本摘要技术原理，并着重分析几个典型的神经摘要模型。文本摘要的重要性信息爆炸的时代：据IDC统计，互联网数据量已跃居ZB级别，预计2020年达到35ZB。搜索引擎不能有效解决信息过载的问题：冗余、片面、杂质。移动设备的普及使用：屏幕小、网络宽带低等特点需要新的信息浏览与阅读方式。文

2018-02-27 约2.24千字 6页立即下载