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bp神经网络结果解读
BP神经网络
的mu参数是学习率么?训练
结果
val fail中的validation check=6...
答:
神经网络
的样本若输入网络,默认情况下会将样本随即分为3类:训练样本,确认样本和测试样本。确认检查值默认是6,它的意思是指随着网络利用训练样本进行训练的过程中,确认样本的误差曲线连续6次迭代不在下降。这时训练终止(这只是训练终止条件之一,满足任一终止条件,训练过程都将终止)深层含义你可以这样...
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:
代表检验这个网络的训练
结果
。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...
BP神经网络
与 Modflow的预测
结果
对比
答:
说明本次建立
的BP神经网络
模型基本可以达到Modflow数值模型的预测效果。表8.18
BP网络
预测相对误差表 续表 图8.37 各监测点累积沉降量预测对比图
BP神经网络
预测,预测
结果
与样本数据的理解。
答:
输入节点数是3,说明输入向量的行数m=3,你给的样本只有1行,是不是不全?输出节点只有一个,说明每3个输入数据对应一个预测的输出数据。其实样本数量很少,就不需要训练那么多次了,训练了也白训练。你问“这样的预测
结果
代表着什么?”,你也没说这些数据在现实中是什么,怎么会知道呢。
matlab
BP神经网络
performance 图这五条线的详细解释
答:
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ANN工具箱训练此BP时设置的网络容量训练停止目标(一个)。
BP神经网络
完成预测
答:
1.创建
BP网络
的学习函数,训练函数和性能函数都采用default值,分别为learngdm,trainlm和mse时的逼近
结果
:由此可见,进过200次训练后,虽然网络的性能还没有为0,但是输出均方误差已经很小了,MSE=6.72804e-0.06,显示的结果也证明P和T之间非线性映射关系的拟合是非常精确的;2.建立一个学习函数为learn...
为什么我
的BP神经网络
的预测输出
结果
几乎是一样的呢
答:
如果不进行归一化,则过大的输入x将会导致Sigmoid函数进入平坦区,全部趋近于1,即最后隐层的输出全部趋同。输出层是个purelin,线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。使用matlab进行归一化通常使用mapminmax函数,它的用法:[Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)——将数据X归一化到区间[YMIN,Y...
BP神经网络
这次你一定能懂!——从原理到源码手把手带你推导神经网络
答:
BP神经网络
的架构包括输入层、隐藏层和输出层,核心理念在于通过误差逆向传播,以网络误差平方作为目标函数,通过梯度下降法寻找最小值。例如,用经典鲍鱼数据集为例,性别和生理特征作为输入,预测年龄这一复杂问题,无论是多元线性回归还是BP神经网络,都能胜任。线性回归与BP神经网络在此场景下的应用对比,...
BP神经网络
答:
我们可将
神经网络
的分类定义为两种情况:二类分类和多类分类。二类分类: !$ S_{L} = 0,y = 0,y = 1 多类分类: !$ S_{L} = k, y_{i} = 1表示分到第i类;(k>2)在神经网络中,我们可以有很多输出变量,我们的 !$h_{\theta}{(x)} $ 是一个维度为K的向量,并且我们训练集...
bp神经网络
算法介绍
答:
BP神经网络
模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。2、BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的,是通过任意选定一组权值,将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组,解得待求权,不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题,且更易...
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