神經網路分類問題、神經網路範例、神經網路架構在PTT/mobile01評價與討論，在ptt社群跟網路上大家這樣說

第一次浪潮：類神經網路(Neural Network); 梯度消失問題——多層神經網路 ... 由於感知機只能解決線性可分的問題，但現實中的分類問題通常是非線性的。

類神經網路, SVM, YannLeCun, XOR問題, 深度學習, 感知器, 前饋網路, ... 坦白而言，一個感知器網路，其實只是一個線性的分類器，比起深度類神經網 ...

和其他機器學習方法一樣，神經網路已經被用於解決各種各樣的問題，例如機器視覺 ... 其他更簡單的方法（例如線性分類器）在機器學習領域的流行度逐漸超過了神經網路， ...

此外，本研究比較使用LSTM 「長短期記憶」模型分類器與使用監督式機器學習(machine learning) 方法所獲得的最佳結果，像是BPNN-GDA 「倒傳遞神經網路—梯度遞降算法」 ...

本研究參考DOC[5]利用卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN)，此種類神. 經網路已被實驗證實，對於處理開放式情境問題也具有一定程度的能力，因此，本...

什麼是圖神經網路（Graph Neural Networks）？ ... 轉成整數型態，並將分數由1和-1轉成1和0，也就是把預測問題看成是一個分類問題，總共兩類：1和0。

本研究利用整合鑑別分析與類神經網路的兩階段建構模式方法，建構企業危機診斷分類. 模型。此外，在探討企業危機的衡量指標上，本研究除了參考一般傳統財務性指標外，.

類神經網路(Deep neural network, DNN)介紹 · 類神經網路—啟動函數介紹(三) · 卷積類神經網路(Convolution neural network,CNN)介紹 ·...

週. Week 單元主題. Unit topic 內容綱要. Content summary 學生學習目標. Learning Objectives 9 期中報告 期中報告 提出專案的構想 18...

卷積神經網路(CNN)：主要用於建立影像識別等分類問題。 3. 遞歸神經網路(RNN) ...