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bp神经网络性能图分析
matlab
BP神经网络
performance 图这五条线的详细解释
答:
图上的三个彩色实线分别是:每一代BP训练过程的MSE指标的
性能
,每一代BP交叉验证过程的MSE指标的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程。 特别是,应该注意内部的TEST红线,这是BP计算/训练结果。BEST虚线表示当
BP网络
被训练到第八代时,BP训练结果是最佳的。GOAL虚线是在编程或直接使用MATLAB的...
bp神经网络
performance怎么看
答:
1、均方误差:反映了
神经网络
的预测精度,MSE越小表示神经网络的预测精度越高。2、准确率:准确率越高表示神经网络的分类效果越好。3、ROC曲线:roc曲线越靠近左上角表示分类器性能越好。4、PR曲线:pr曲线越接近右上角表示分类器性能越好。
深入理解
BP神经网络
答:
BP神经网络
是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型:BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最...
求助
BP神经网络
训练后输出的performance图形问题
答:
你的图不大对吧?应该有三条曲线显示才对,分别代表训练,验证,测试误差,你现在只有训练误差的。performance is 0.00306表示你的训练误差达到了0.00306,goal is 0.01表示你设置的目标误差是0.01.
BP神经网络
答:
上图显示了人工
神经网络
是一个分层模型,逻辑上可以分为三层:输入层 :输入层接收特征向量 x 输出层 :输出层产出最终的预测 h 隐含层 :隐含层介于输入层与输出层之间,之所以称之为隐含层,是因为当中产生的值并不像输入层使用的样本矩阵 X或者输出层用到的标签矩阵 y 那样直接可见。下面引入一些...
求助
BP神经网络
训练后输出的performance图形问题
答:
在训练时,用training训练,每训练一次,系统自动会将validation set中的样本数据输入
神经网络
进行验证,在validation set输入后会得出一个误差(不是网络的训练误差,而是验证样本数据输入后得到的输出误差,可能是均方误差),而此前对validation set会设置一个步数,比如默认是6echo,则系统判断这个误差是否...
BP神经网络
这个图这俩数字是啥误差啊?
答:
这是线性回归拟合的偏差量Bias吧,设简单线性回归的output=W*input+Bias,其中W称为权重,Bias称为偏差量。你这个测试集中output=1*input+0.019,训练集中output=1*input+0.021。
神经网络BP
模型
答:
一、
BP
模型概述 误差逆传播(Error Back-Propagation)
神经网络
模型简称为BP(Back-Propagation)网络模型。 Pall Werbas博士于1974年在他的博士论文中提出了误差逆传播学习算法。完整提出并被广泛接受误差逆传播学习算法的是以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组。他们在1986年出版“Parallel Distributed Processing,Explorati...
BP神经网络
的Regression图像是这样的,正常吗?
答:
表示
网络
训练预测时,用了简单的回归
分析
,一部分数据用来训练的情况,一部分数据用来确认训练情况,剩下的数据用来测试,以及最后整体状况。
运行MATLAB
BP神经网络
后,得到了误差曲线(mse),图例里有四个量,其中...
答:
mse表示均方差,当然越小越好。但是这与你训练样本的多少,训练次数都有很大关系。这个其实没有统一的标准,任何人都知道0偏差当然是最好。但是根绝
神经网络
本身致命的缺陷,由于它是迭代收敛逼近解析式,所以不可能达到0误差。这只有根据使用者的工程技术要求来加以判断,这个误差指标肯定应该在小于工程误差...
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