还剩5页未读,继续阅读
文本内容:
《人工神经收集绪论》课件PPT本课程介绍了人工神经网络的基本概念、历史及应用领域,神经元模型的结构和功能,神经网络结构与训练方法,深度学习和卷积神经网络的原理与应用,以及基于人工神经网络的数据分析和预测方法等人工神经网络的基本概念结构历史神经网络的组成和连接方式人工神经网络的发展历史和演变过程应用领域人工神经网络在各个领域的应用案例神经元模型真实神经元的结构和功能1探索真实神经元的解剖和功能特点人工神经元模型的概念2了解人工神经元的基本构造和工作原理常见的神经元模型3介绍常用的人工神经元模型,如、等Sigmoid ReLU神经网络结构与训练方法前馈神经网络和反馈神经人工神经网络的层次结构常用的训练方法网络介绍人工神经网络的不同层次结探讨误差反向传播算法、遗传算探索前馈和反馈神经网络的结构构法等训练方法和特点深度学习和卷积神经网络深度学习的基本概念卷积神经网络的结构卷积神经网络的应用123与意义和原理深入了解卷积神经网络在了解深度学习在人工神经探索卷积神经网络在图像图像识别等领域的应用网络中的重要性处理中的优势基于人工神经网络的数据分析和预测数据分析的概念和意义基于人工神经网络的数缺陷分析与诊断据预测方法介绍数据分析在人工神经网了解如何使用人工神经网络络中的作用和重要性探索如何使用人工神经网络分析系统缺陷和进行故障诊进行数据预测和分析断人工神经网络的未来展望发展的方向和趋势不足和解决方案应用和发展前景展望人工神经网络的未来发展方探讨人工神经网络目前存在的挑探索人工神经网络在未来的广泛向战和解决方案应用和发展前景。