Monday, March 2, 2015

大学数学实验 每一个神经元又由内核、轴突和多个晶枝组成,晶枝形成一个非常精密的"毛刷" ; 激活函数( aCtivat ; onfunction )或输出函数

大学数学实验 - 第 335 頁 - Google 圖書結果

https://books.google.com.hk/books?isbn=730210140X - 轉為繁體網頁
2005
... 每一个神经元又由内核、轴突和多个晶枝组成,晶枝形成一个非常精密的"毛刷" ... 函数/ ( z 十扔称为激活函数( aCtivat ; onfunction )或输出函数·这个实验的网络中, ...
  • 感知器- 維基百科,自由的百科全書 - Wikipedia

    zh.wikipedia.org/zh-hk/感知器
    譬如,感知機利用梯度下降法對損失函數進行極小化,求出可將訓練數據進行綫性劃分的分離超平面,從而求 ... 神經細胞結構大致可分為:樹突、突觸、細胞體及軸突
  • [PPT]活化電位 - 計算式智慧暨人機互動實驗室

    cilab.csie.ncu.edu.tw/course/nn/nn1.ppt
    一個典型的神經元可分為(1)細胞本體(soma)、(2)軸突(axon)、以及(3)樹 .... 活化函數(activation function):在軸突丘部位所呈現的整體細胞膜電位,若超過閥值,則「 ...


  • 遊戲人工智慧 - 第 272 頁 - Google 圖書結果

    https://books.google.com.hk/books?isbn=986779463X - 轉為繁體網頁
    David M. Bourg - 2005 - ‎Artificial intelligence
    每一層的神經元數目不限。輸入層的每個神經元,都和隱匿層的每個神經元相連接。再者,隱匿層的每個神經元都和輸出層的每個神經元相連接。此外,除了輸入層之外,每 ...
  • 人工神经网络与模拟进化计算 - 第 44 頁 - Google 圖書結果

    https://books.google.com.hk/books?isbn=7302106630 - 轉為繁體網頁
    阎平凡, ‎张长水 - 2005 - ‎Evolutionary computation
    态,每个词由若干音素串接而成(见图 2.24 的示例)。系统中所用的 MLP 如图 2.26 所示。它的输出层含 61 个神经元,每个神经元与一个 P(S61)X)状态(音素)相应,记为 S ...
  • 科學人雜誌- 歸檔記憶的概念神經元

    sa.ylib.com/MagCont.aspx?Unit=featurearticles&id=2154
    每個概念,包括每個人或每件事以及每天的經驗,都可能有一組相對應的神經元
  • 计算机科学技术百科全书 - 第 33 頁 - Google 圖書結果

    https://books.google.com.hk/books?isbn=7302105944 - 轉為繁體網頁
    2005
    它由输人层、输出层和隐层构成,网络没有明显的层次,神经元间相互连接,每一神经 ... 考虑包含"个神经元的网络情形,第 i 个神经元的状态用叫表示,它和第/个神经元之间 ... 兹曼分布概率 P ( , )二 exp ( - , ' /广) ,随机地改变每个权值; Q 重新汁算目标函数。
  • 每個神經元有多少個樹突和大腦約有多少個突觸 - 王朝網路

    tc.wangchao.net.cn › 知道
    其主要纖維叫軸突,是纖維中最長的,它把細胞體的信息傳遞給其他神經元。每個神經元有一個軸突,沿著它的長度分出許多側枝,各側枝走向不同。軸突纖維外包有一 ...
  • 供应链物流平衡分析 - 第 183 頁 - Google 圖書結果

    https://books.google.com.hk/books?isbn=7302110387 - 轉為繁體網頁
    王瑛, ‎孙林岩 - 2005 - ‎Business logistics
    1 ·多层感知器的数学描述神经元是多层感知器的基本处理单元,是一个多输人/单输出 ... 由于每个神经元的输人输出都是非线性关系,圈此多层感知器实现了一个高度非 ...
  • 现代综合评价方法与案例精选 - 第 89 頁 - Google 圖書結果

    https://books.google.com.hk/books?isbn=730211384X - 轉為繁體網頁
    杜栋, ‎庞庆华 - 2005 - ‎Evaluation
    现全连接,即下层的每个神经元与上层的每个神经元都实现权连接,而每层各神经元之间无连接。换个角度看比 P 算法不仅有输人层节点、输出尼节点,还可有 1 个或多个 
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