一种基于BERT和前馈神经网络的文本纠错方法.pdf

一种基于前馈神经网络的实时角色服装布料动画模拟方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819930 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110194168.0 (22)申请日 2021.02.21 (71)申请人北京工业大学地址

2023-06-04 约1.91万字 18页立即下载

一种基于神经网络逆模型的前馈跟踪控制方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114779648 A (43)申请公布日 2022.07.22 (21)申请号 202210542099.2 (22)申请日 2022.05.18 (71)申请人华北电力大学（保定）地址 071

2023-05-16 约1.91万字 16页立即下载

前馈神经网络..doc 前饋式類神經網路 1 前言前饋式類神經網路是第一個也是最簡單的類神經網路，它是由多層的神經元所組成，其訊息傳遞的方式是從輸入層經由隱藏層往輸出層的方向傳送，每一層神經元只會接受上層神經元所傳送過來的輸出值，不同於循環式網路（Recurrent network）。 2 神經元類神經網路最基本單位的是神經元（如圖1），神經元主要負責對資料的處理行為。在類神經網路中的某個神經元，可能接收一個到數個不等的輸入變數，變數的多寡取決於傳送到該神經元的輸入值個數。神經元接收輸入變數（）後，視輸入變數的重要性，給予一個改變比重的參數，這些參數稱為配重值（Weight, ），神經元會將所有輸入變數經由配

2017-01-09 约3.16千字 7页立即下载

3前馈神经网络.ppt 北京工商大学信息工程学院韩力群制作 3 前馈神经网络 3.4误差反传（BP）算法 3.4.2 BP学习算法一、网络误差定义与权值调整思路输出误差E定义： (3.4.6) 将以上误差定义式展开至隐层： (3.4.7) 3 前馈神经网络 3.4误差反传（BP）算法 3.4.2 BP学习算法一、网络误差与权值调整进一步展开至输入层： (3.4.8) 3 前馈神经网络 3.4误差反传（BP）算法 3.4.2 BP学习算法 j=0,1,2,…,m; k=1,2,…,l (3.4.9a) i=0,1,2,…,n; j=1,2,…,m (3.4.9b) 式中负号表示梯度下降，常数

2017-02-12 约4.62千字 40页立即下载

前馈神经网络.ppt * * * * * * * * * * * * * 它最终寻求的是极值函数：它们使得泛函取得极大或极小值。函数应该存在我们优化过的函数家族中。 * * * 也可以让最大似然学习高斯分布的协方差，或者让高斯分布的协方差成为一个输入的函数。但是作为输入时，要让协方差矩阵正定。线性单元难以做到。 * * * 讨论如何定义一个在y上的分布，该分布使用z值。作者说sigmoid函数可以被一个未归一化的概率分布激活。我们设想：未归一化的log概率在y z中是线性的。 * 解释正确答案，正确项是让cost函数最小！当z符号错误时，（1-2y)z会趋近于绝对值z。绝对值的导数成为符号函数，因此梯

2018-12-22 约1.11万字 53页立即下载

前馈神经网络.ppt * * * * * * * * * * * * * 它最终寻求的是极值函数：它们使得泛函取得极大或极小值。函数应该存在我们优化过的函数家族中。 * * * 也可以让最大似然学习高斯分布的协方差，或者让高斯分布的协方差成为一个输入的函数。但是作为输入时，要让协方差矩阵正定。线性单元难以做到。 * * * 讨论如何定义一个在y上的分布，该分布使用z值。作者说sigmoid函数可以被一个未归一化的概率分布激活。我们设想：未归一化的log概率在y z中是线性的。 * 解释正确答案，正确项是让cost函数最小！当z符号错误时，（1-2y)z会趋近于绝对值z。绝对值的导数成为符号函数，因此梯

2017-05-22 约1.11万字 53页立即下载

一种用于前馈性神经网络的图像降噪系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113344817 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110656356.0 H04B 1/16 (2006.01)

2023-06-16 约6.73千字 7页立即下载

前馈神经网络中的模型可解释性方法(十).docx PAGE 1- 前馈神经网络中的模型可解释性方法(十) 第一章：模型可解释性概述模型可解释性是近年来人工智能领域的一个重要研究方向，它关注的是如何让机器学习模型的行为更加透明和可理解。在传统的人工智能系统中，模型往往被视为“黑盒”，其内部机制复杂，难以解释。然而，随着深度学习技术的快速发展，越来越多的复杂模型被应用于实际场景中，如医疗诊断、金融风险评估和自动驾驶等。这些模型的决策过程往往缺乏可解释性，使得用户难以信任其结果。据统计，在医疗领域，缺乏模型可解释性可能导致高达30%的错误诊断率。因此，提升模型可解释性对于确保人工智能系统的可靠性和安全性具有重要意义。模型可解释性主要涉及两个方面

2025-01-18 约3.07千字 6页立即下载

基于主观逻辑和前馈神经网络的相似有向子图搜索方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113392279 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110640014.X (22)申请日 2021.06.08 (71)申请人中国

2023-06-20 约2.69万字 20页立即下载

一种基于卷积神经网络的社交网络文本聚类方法.pdf （19）中华人民共和国国家知识产权局（12）发明专利申请（10）申请公布号 CN106776740A （43）申请公布日2017.05.31 （21）申请号CN201611027489.7 （22

2024-11-29 约1.28千字 4页立即下载

一种基于注意力机制的图神经网络集装箱文本识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112801095 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110163054.X (22)申请日 2021.02.05 (71)申请人广东工业大学地址

2023-06-03 约1.28万字 12页立即下载

一种基于模态推理图神经网络的场景文本视觉问答方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113360621 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110691232.6 (22)申请日 2021.06.22 (71)申请人辽宁工程技术大学地址

2023-06-19 约8.42千字 8页立即下载

一种基于组合-卷积神经网络的中文新闻文本分类方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112989052 B (45)授权公告日 2022.03.08 (21)申请号 202110419616.2 G06F 40/237 (2020.01)

2023-06-09 约1.71万字 15页立即下载

前馈神经网络介绍04..doc 4.15 网络修剪技术问题是在保持良好性能的同时使网络的规模最小化。具有最小规模的神经网络具有更小的可能性去学习训练数据的伪特征或者噪音，这样可能对新的数据有更好的泛化。用如下两个途径中的一个来达到这个设计目标：网络生长法，以一个小的多层感知器开始，小到能实现当前任务即可，否则增加一个新的隐含神经元或者一个新的隐含层。网络修剪法，以一个很大的能解决当前问题的多层感知器开始，然后通过有选择性的和有规律的方式削弱或者消除某些突触权重来进行修剪。讨论两种逼近，一种基于“正规化”的形式，另一种基于从网络中“删除”某些连接的形式。复杂度正规化设计一个多层感知器，实际上是对输入输出样本的物

2017-01-07 约3.06千字 8页立即下载

03 前馈神经网络6.ppt 神经网络 　电气工程学院自动化第三单元 前馈神经网络 主要内容：感知神经网络 BP网络 BP网络学习算法的改进自适应线性元件 神经网络的训练一、感知神经网络（感知机）感知神经网络（感知机）简介 1 单层感知器网络两维空间图例功能解释感知器的基本功能是将输入矢量转化成-1或1的输出根据输出值通过测试加权输入和值落在阈值函数的左右对输入数据进行分类。注意：只有线性可分模式类才能用单层感知器来加以区分。线性可分:如果存在一组权参数ωji,i=1,2,,n和θj,使x∈SA时,yj=1,而使x∈SB时,yj=-1,称样本集是线性可分的,否则是线性不可分的. 异或关系：见右

2015-09-04 约3.21万字 172页立即下载