99问答网
所有问题
当前搜索:
神经网络是怎么解决异或问题
神经网络
为什么能够无限逼近任意连续函数?
答:
例如,
第一个神经元可能这样输出:(0,0)输出-1,(1,1)输出+1
,这正是我们用来解决异或问题的关键(神经元输出的灵活性)。通过增加隐藏层和神经元,神经网络的表达能力变得无限强大。它可以拟合任何复杂的函数,包括那些非线性的,因此能够处理像上图中更复杂的分类任务(无限逼近连续函数的能力)。
神经网络
——
BP算法
答:
1969年,作为人工
神经网络
创始人的明斯基(Marrin M insky)和佩珀特(Seymour Papert)合作出版了《感知器》一书,论证了简单的线性感知器功能有限,不能
解决
如“
异或
”(
XOR
)这样的基本
问题
,而且对多层网络也持悲观态度。这些论点给神经网络研究以沉重的打击,很多科学家纷纷离开这一领域,神经网络的研究走向长...
异或
运算是线性不可分的,无法用单层
神经网络
实现对吗
答:
对。
由于单层神经网络只能解决线性问题,无法解决非线性问题,异或问题属于非线性问题
。单层的逻辑回归模型无法解决线性不可分的问题,因此可以使用多层神经网络模型。
神经网络
的发明者
答:
虽然感知机在当时的计算能力下受到了一些限制,比如无法
解决异或
(XOR)
问题
等,但罗森布拉特的工作为
神经网络
的研究奠定了基础。后来的学者在感知机的基础上进行了改进和扩展,发展出了多层感知机、反向传播算法等更复杂的神经网络模型和算法。总的来说,弗兰克·罗森布拉特是神经网络的先驱和奠基人之...
神经网络
算法
答:
对于这样的一个问题,
一种方法就是通过微积分的方法来解决
,我们可以通过计算导数来求解C的极值点。但是对于神经网络来说,我们往往面对的是非常道的权值和偏置,也就是说v的维数不只是两维,有可能是亿万维的。对于一个高维的函数C(v)求导数几乎是不可能的。 在这种情况下,有人提出了一个有趣的算法。想象一下一...
多层感知器和bp
神经网络解决异或问题
有什么不同
答:
BP神经网络,指的是用了“
BP算法
”进行训练的“多层感知器模型”。 多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)是一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上,可以解决任何线性不可分问题。 不要把算法和网络搞混了。
bp
神经网络
原理
答:
BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了简单感知器不能解决的异或和一些其他问题。从结构上讲,BP网络具有输入层、隐藏层和输出层;从本质上讲,
BP算法
就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。
亦或逻辑是什么意思?
答:
例如,在多层感知机(MLP)中,亦或逻辑可以实现
异或问题
的
解决
。同时,在深度学习中,亦或逻辑可以用于搭建一些特殊的
神经网络
结构。亦或逻辑是一种重要的逻辑运算,其应用十分广泛。在电子通信和密码学中被用于数据的差错检测和纠正,而在人工智能领域中则被用于搭建神经网络。
有人可以介绍一下什么是"
神经网络
"吗?
答:
络功能有限,甚至不能
解决
象"
异或
"这样的简单逻辑运算
问题
。同时,他们还发现有许多模式是不能用单层网络训练的,而多层网络是否可行还很值得怀疑。由于M.Minsky在人工智能领域中的巨大威望,他在论著中作出的悲观结论给当时
神经网络
沿感知机方向的研究泼了一盆冷水。在《感知机》一书出版后,美国联邦基金有15年之久没...
深度
神经网络
具体的工作流程是什么样的?
答:
第一,深度
神经网络
不是黑盒,个人电脑开机直到神经网络运行在内存中的每一比特的变化都是可以很细微的观察的。没有任何神秘力量,没有超出科学解释的现象发生。第二,深度神经网络的工作方式是基于传统的电脑架构之上的,就是数据+算法。但人们确实从中窥探到了一种全新的电子大脑方式。所以目前有研究提炼...
1
2
3
涓嬩竴椤
其他人还搜
神经网络异或问题
神经网络解决哪些问题
神经网络解决分类问题
三层bp神经网络与或非异或
神经网络异或
两层神经网络实现异或
实现人工神经网络的异或运算
三层感知器解决异或问题
感知机能够解决异或问题