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神经网络验证异或问题
前馈
神经网络
答:
至此,我们已经导出了使用含有一层隐藏层的前馈
神经网络
解决
异或问题
的完整模型。最后给出XOR问题的一个解。
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
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)。
为什么感知机(单层
神经网络
)不能解决
异或问题
答:
不仅仅是感知机, 所有的线性分类器都有这样的
问题
,包括LDA(Linear discriminant analysis), linear-SVM, Logistic regression都不能做
XOR
。 但这些算法还是十分流行,因为现实的机器学习问题中XOR的情况并不是很多。
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。
神经网络
算法
答:
需要指出的是,感知机只能做简单的线性分类任务,而且Minsky在1969年出版的《Perceptron》书中,证明了感知机对
XOR
(
异或
)这样的
问题
都无法解决。但是感知机的提出,对
神经网络
的发展是具有重要意义的。 通过上面的感知机的观察我们发现一个问题,每个感知机的输出只有0和1,这就意味着有时我们只是在单个感知机上稍微修改了...
神经网络
——BP算法
答:
BP算法的缺点,首当其冲就是局部极小值
问题
。BP算法本质上是梯度下降,而它所要优化的目标函数又非常复杂,这使得BP算法效率低下。[1]、《BP算法的哲学思考》,成素梅、郝中华著 [2]、《机器学习》,周志华著 [3]、 Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积
神经网络
推导和实现 2016-05-13 第一次...
如何用代码编写一个
神经网络异或
运算器?
答:
我们将创建一个最简单的
神经网络
:一个可以执行
异或
运算的网络。上面就是这个网络的全部代码,但在我们深入解读这些代码之前,首先我们先了解一下神经网络的基础知识。神经元和突触 神经网络的基本构造模块是神经元。神经元就像是一个函数,有几个输入,然后可以得到一个输出。神经元的种类有很多。我们的...
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。
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...
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