“前饋神經網路”造句，怎麼用前饋神經網路造句

採用遺傳演算法訓練的多層前饋神經網路實現番茄成熟度的自動判別。

本文應用多層前饋神經網路和自組織特徵映*神經網路分別對簡單目標和複雜飛機目標進行了分類識別。

目前基於高斯牛頓法及其衍生演算法的前饋神經網路雖然可以達到區域性二階收斂速度，但只對小殘量或零殘量問題有效，對大殘量問題則收斂很慢甚至不收斂。

將這些殼係數輸入前饋神經網路簇，以識別該手寫體數字。

採用平衡的倒擺小車所記錄下來的資料，經處理後用有師學習方法來訓練前饋神經網路。

首先利用交叉確認改進了級聯相關演算法,設計了多層前饋神經網路作為模式分類器,以軟體模組的複雜*度量作為特徵向量識別軟體中的關鍵模組。

*結果表明，與一般BP網路相比較，分支前饋神經網路顯著地減少了訓練時間，且分類效果更好。

梯度演算法廣泛應用於訓練前饋神經網路.

當訓練樣本線*可分時，本文*前饋神經網路的線上BP演算法是有限次收斂的。