文章目录 神经网络的工作原理 一、神经网络的工作原理 （一）神经元模型 （二）网络结构 （三）前向传播 （四）损失函数 （五）反向传播 （六）权重更...
一. 灰色预测模型 cumsum(X0) 功能：计算向量X0的累加和。 示例：X0 = [50, 55, 61, 68, 76]，则X1 = cumsum(X0) = [50, 105, 166, 234, 310]。 最小...
本篇参考周志华老师的西瓜书，但是本人学识有限仅能理解皮毛，如有错误诚请读友评论区指正，万分感谢。 二、核心算法与模型 2.1线性模型 2.1.1、线性模...
摘要：激活函数是神经网络实现非线性映射的核心组件，其性能直接影响模型收敛速度与泛化能力。本文系统剖析三类经典激活函数的数学特性与工程缺陷：通过严...
按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络 线性回归或者分类不需要使用神经元，原有最小二程即可。求解 J依次变小。使用泰勒展开，只看第一阶。 偏...
更新中 方法 目标：找到能充分学习数据规律，但不过度拟合噪声的最小参数量。 增量策略： 优先增加深度（层数）： 添加1个隐藏层（如16神经元）→ 训练...
一、神经元 从本质上讲，神经元不过是输入的线性变换（例如，输入乘以一个数[weight，权重]，再加上一个常数[偏置，bias]），然后再经过一个固定的非线性函...
1. 卷积神经网络实际上就是避免过拟合，就是“特征”神经网络。这个特征和卷积核相关。卷积和相关类似，有点是本质属性和输出属性的感觉。 着重注意三通道卷积...
引言 神经网络是人工智能和深度学习的核心，它模仿人脑的工作方式，通过数据学习复杂的模式。本文将以通俗易懂的方式讲解神经网络的基础知识，包括单层神经...
时空联合细胞（Spatiotemporal Conjunctive Cells）主要分布在背侧海马体CA1区（dCA1），其核心功能是同步编码空间位置、时间信息和行为意图，形成动态...
