《神经网络权值直接确定法》提出了一种神经网络权值直接确定的方法。不同于传统的神经网络迭代学习思想,新方法可以一步直接计算出学习型神经网络的最优权值,展示其在计算速度和学习精度方面的优越性。考虑到人工神经网络拓扑结构与其性能有着密切的关系,因此,围绕网络结构(隐神经元数)进行性能优化一直以来都是人工神经网络研究的一个重要方向;基于提出的权值直接确定方法,《神经网络权值直接确定法》提出了神经网络结构(隐神经元数)最优确定算法,从而可以快速确定性地得到神经网络的最佳(或较佳)拓扑结构。
《众筹》内容简介:未来属于众筹。十年内,众筹在全球将有3000亿美元的市场规模。本书站在市场最前沿,回眸众筹历史,描述众筹的当
《操盘:千股涨停》内容简介:2015年上万亿资金逐鹿A股市场,各路私募基金迅速扩张,大量的场内场外杠杆交易大行其道。青山投资异军
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《拉动力》发人深思:1937年,美国企业的存活期平均为75年,如今已降为15年;在创新不断更迭的今日,一不小心就会被人甩在脑后…
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《服从力》内容简介:服从力这本书,周平老师和多位作者已构思多年。看到非常多的人,因为服从力不够而在岗位中处处受挫;看到非常
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