随笔分类 - 神经网络
摘要：本文来自CSDN博客，转载请注明出处：http://blog.csdn.net/a635661820/article/details/44130285 参考资料： 词向量部分: http://licstar.net/archives/328#s21 ngram部分: http://www.zhihu
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摘要：https://www.cnblogs.com/xmeo/p/7463946.html 神经网络语言模型对理解word2vec模型有很大的帮助, 包括对后期理解CNN,LSTM进行文本分析时有很大的帮助. 模型训练数据 是一组词序列w1…wT,wt∈V。其中 V 是所有单词的集合（即训练预料中的词构
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摘要：层次型神经网络中计算步骤：( 1 ）初始化权重和阈值。( 2 ）读入输入数据。( 3 ）针对所有输入数据进行如下计算。( 3-1 ）使用输入值和权重Wh， 求出输给输出层的hi;( 3-2 ）使用hi 和权重Wo ， 计算输出值Z。 1 // 简单层次型神经网络 2 //1个输出的网络 3 4 #d
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摘要：人工神经元 神经元是构成神经网络的最基础单元 网络结构： 人工神经网络由神经元模型构成，这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。 输入数据采用二维数组data[][]存储,输入4组输入数据（0,0) (0,1) (1,0) (1,1)。 计算人工神经元的程序的处理步骤如下： 单个人工神经
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摘要：多个人工神经元组合成神经网络 将人工神经元按层排列． 某个层的输出和下一层的输入按顺序连接起来。 前馈型神经网络（ 2输入1输出的2层网络） 对于图中所示的层状网络， 从输入向输出， 信号顺序传递。这样的网络称为前馈型网络（feed forward network）， 或者称为层次型网络（ laye
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摘要：人工神经元模型 神经网络（ neural network ）是由模仿神经细胞（ neuron ）而模型化的称为人工神经元( artificial neuron ）的计算元件组合而成的。 生物的神经细胞 生物的神经细胞从其他多个神经细胞获取信号， 在细胞内进行处理， 输出信号给其他神经细胞。 人工神经
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