机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络,在新观点下审视PDA和SVM

文章目录

  • 一. 深度学习简介
    • 1.1 深度学习
    • 1.2 深度学习领域大佬
  • 二.BP神经网络
    • 2.1 BP神经网络概述
    • 2.2 多层前馈神经网络
    • 2.3 学习规则:最速下降BP法
    • 2.4 BP神经网络实现图像压缩
    • 2.5 基于BP网络的个人信贷信用评估
  • 三. Hopfield神经网络
  • 四. 基于数学原理的神经网络
    • 4.1 支持向量机神经网络
    • 4.2 神经网络芯片
    • 4.3 广义的RBF神经网络
  • 参考:

一. 深度学习简介

1.1 深度学习

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1.2 深度学习领域大佬

Andrew Wu
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Geoffrey Hinton
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Yann LeCun
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二.BP神经网络

2.1 BP神经网络概述

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2.2 多层前馈神经网络

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单个感应器无法解决的问题
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2.3 学习规则:最速下降BP法

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2.4 BP神经网络实现图像压缩

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2.5 基于BP网络的个人信贷信用评估

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德国信用数据库:
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三. Hopfield神经网络

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应用:OCR
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OCR的思路:
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四. 基于数学原理的神经网络

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4.1 支持向量机神经网络

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4.2 神经网络芯片

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4.3 广义的RBF神经网络

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参考:

  1. http://www.dataguru.cn/article-4063-1.html

你可能感兴趣的:(数据分析,+,机器学习,机器学习,神经网络,支持向量机)