【机器学习入门笔记14：BP神经网络基础】20190218
2019-02-18 by 崔斐然 讲解1：创建最简单的神经网络 整个神经网络分为3层， 第一层：输入层； 输入层矩阵（15行1列） 第二层：隐藏层（中间层）； 隐藏层1行10列 第三次：输出层 输出层矩阵与输入层维度一致15X1。 基本功能： 输入：天数 1-15天 输出：每天的股价 1-15天每天的收盘价格 第一层与第二层
相关文章
- 1. BP神经网络学习笔记
- 2. BP（backpropagation)神经网络学习笔记
- 3. 神经网络学习——BP神经网络笔记
- 4. 【R笔记】R机器学习（十四）——BP神经网络
- 5. 卷积神经网络(CNN)学习笔记1：基础入门
- 6. 深度学习入门笔记（二）：神经网络基础
- 7. BP神经网络笔记
- 8. 神经网络笔记（BP）
- 9. 机器学习之BP神经网络学习笔记（基于matlab实现）
- 10. 机器学习入门——神经网络
- 更多相关文章...
- • netwox网络工具集入门教程 - TCP/IP教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. python的安装和Hello，World编写
- 2. 重磅解读：K8s Cluster Autoscaler模块及对应华为云插件Deep Dive
- 3. 鸿蒙学习笔记2（永不断更）
- 4. static关键字 和构造代码块
- 5. JVM笔记
- 6. 无法启动 C/C++ 语言服务器。IntelliSense 功能将被禁用。错误: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回码状态含义
- 8. Java树形结构递归（以时间换空间）和非递归（以空间换时间）
- 9. 数据预处理---缺失值
- 10. 都要2021年了，现代C++有什么值得我们学习的？
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章