1987年，美国学者Robert Hecht-Nielsen提出了对偶传播神经网络模型 （Counter Propagation Network，CPN），CPN最早是用来实现样本选择匹配系统的。CPN 网能存储二进制或模拟值的模式对，因此这种网络模型也可用于联想存储、模式分类、函数逼近、统计分析和数据压缩等用途。
1. 网络结构与运行原理
网络结构如图所示，各层之间的神经元全互联连接。...
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2015-08-15 13:32:14
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一提到人工神经网络应当想到三个基础的知识点：一是神经元模型；二是神经网络结构；三是学习算法。神经网络的种类多种多样，但其分类依据逃不出上面上个基础知识点。所以在学习中如果能够仅仅把握住以上三个线索，就能触类旁通，拥有一个非常好的视角看待神经网络。今天就对这三个基础知识点进行总结，达到指导神经网络学习以及深化对神经网络的理解的目的。
一、神经元模型
人工神经网络是在现代神经生物学研究基础上提出的...
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2015-08-14 19:21:00
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一、引言
在机器学习以及优化组合问题中，最常用的方法就是梯度下降法。比如BP神经网络，多层感知器的神经元(units)越多，对应的权矩阵也就越大，每个权可视为一个自由度或者变量。我们知道自由度越高，变量越多，模型越复杂，模型的能力越强。但是模型能力越强，模型就越容易过拟合，对噪声太敏感。另一方面，使用梯度下降进行最优解搜寻时，多变量的误差曲面很像是连绵起伏的山峰一样，变量越多，山峰和山谷也越多，...
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2015-08-10 12:02:38
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一、引言
在机器学习以及优化组合问题中，最常用的方法就是梯度下降法。比如BP神经网络，多层感知器的神经元(units)越多，对应的权矩阵也就越大，每个权可视为一个自由度或者变量。我们知道自由度越高，变量越多，模型越复杂，模型的能力越强。但是模型能力越强，模型就越容易过拟合，对噪声太敏感。另一方面，使用梯度下降进行最优解搜寻时，多变量的误差曲面很像是连绵起伏的山峰一样，变量越多，山峰和山谷...
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2015-08-08 10:31:01
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将Radial Basis Function与Network相结合。实际上衡量两个点的相似性：距离越近，值越大。 将神经元换为与距离有关的函数，就是RBF Network： 可以用kernel和RBF来衡量相似性： 那么...
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2015-08-06 16:28:58
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由于在看这类文章时专业名词较多，所以在正式开始前，我先介绍一些同义专业名词，各名词具体含义以及之间的关系在文中介绍。卷积层 = C层采样层 = 池化层（pooling层），S层平面 = 特征图（feature map），通道，map卷积核 = 权向量，滤波器神经元 = 特征，结点，单元，像素点，pa...
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2015-08-06 01:54:05
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http://www.cnblogs.com/hellope/archive/2012/07/05/2577814.html BP神经网络理论 科普：神经网络是一种运算模型，由 大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出...
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2015-08-04 19:32:01
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人工神经网络是对生物神经系统的模拟。它的信息处理功能是由网络单元（神经元）的输入输出特性（激活特性），网络的拓扑结构（神经元的连接方式），连接权大小（突触联系强度）和神经元的阈值（可视为特殊的连接权）等决定。 与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定...
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2015-07-28 12:23:13
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莫沙必利是一种碱，当它和酸成盐后更加稳定，而所用酸以枸橼酸居多（也有用盐酸的），故莫沙必利也叫枸橼酸莫沙必利（Mosapride Citrate）莫沙比利(Mosapride)是新一代胃肠动力药，为高选择性 5一HT4受体激动剂，通过激活胃肠道的胆碱能中间神经元及肌间神 经丛的5-HT4受体，使之释...
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2015-07-13 21:54:53
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B/S结构的SCADA系统，也有人称为第四代SCADA。它集成了Internet技术、面向对象技术、DNA神经元技术等技术内核，使采集和监控的数据得以开放，能被更多的管理系统、控制系统和使用者所访问。WEBSCADA将会成为众多企业实现管控一体化所选择的第一步。WebSCADA系统与传统的SCADA系..
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2015-07-13 00:57:32
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