关于建模的几个算法问题

这几天看了下神经网络模型，前文讲了一堆神经细胞，又说能学习能记忆什么的，还有训练之类，没看懂。这个神经网络模型的核心讲的什么？它的算法又到底是什么机理？

另外，所谓的模拟退火算法不就是一个循环吗？给一个初值然后不断乘一个小于一的数直至小到一定程度，这和循环有什么差别？退火的核心又讲的什么？

不感兴趣

开通SVIP免广告

神经网络的核心就是通过输入矩阵与期望矩阵的权重的修改，不断的完善隐含层中的各个权重。达到仿真的效果

模拟退火算法不是简单的循环，他涉及到了随机这个概念。往往得到局部最优。需要对参数有很好的设定以及多次的运行才可以得到理想的解

喜欢数据的可以考虑加入 453908734数据分析合伙群里面可以技术交流和做点兼职里面大神很6

下载贴吧APP
看高清直播、视频！

分享到: