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大数据分析的神经网络方法

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摘要 大数据的分析融合神经网络在多个领域的发展,取得了一定的突破。因此本文通过对于大数据分析,结合科学的神经网络学科知识,有效的解决神经网络和大数据应用中的核心问题。
出处 《中国新通信》 2019年第14期164-164,共1页 China New Telecommunications
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  • 1工信部电信研究院大数据白皮书(2014)[M].北京:工业和信息化部电信研究院,2014.
  • 2Intel IT Center.大数据101:非结构化数据分析[M/OL].[2015-07-01 ]. http://www. intel. cn/content/dam/www/public/cn/zh/pdfvs/Big-data-101-Unstructured-data-Analytics.pdf, 2012.
  • 3Hinton G E, Salakhutdinov R R. Reducing the dimensionalityof data with neural networks [J], Science, 2006, 313(5786): 504-507.
  • 4Rosenblatt F. The perceptron: A probabilistic model forinformation storage and organization in the brain. [J],Psychological Review, 1958,65(6) : 386-408.
  • 5Rumelhart D E,Hinton G E, Williams R J. Learningrepresentations by back-propagating errors [J]. Nature,1986, 323(6088): 533-536.
  • 6Huang G B, Chen L,Siew C K. Universal approximationusing incremental constructive feedforward networks withrandom hidden nodes [J]. IEEE Trans on Neural Networks,2006, 17(4): 879-892.
  • 7Vincent P,Larochelle H, Lajoie I,et al. Stacked denoisingautoencoders : Learning useful representations in a deepnetwork with a local denoising criterion [J]. Journal ofMachine Learning Research, 2010,11: 3371-3408.
  • 8LeCun Y, Bottou L, Bengio Y. Gradient-based learningapplied to document recognition [J]. Proceedings of theIEEE, 1998, 86(11): 2278-2324.
  • 9Williams R J,Zipser D. Gradient-based learning algorithmsfor recurrent connectionist networks, NU-CCS-90-9 [R].Boston,MA: Northeastern University, 1990.
  • 10Robinson A J, Fallside F. The utility driven dynamic errorpropagation network [R]. Cambridge, UK: Department ofEngineering, University of Cambridge, 1987.

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