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BP神经网络
训练后输出的performance图形问题
答:
在R2009的NN工具箱中,数据被自动分成training set、validation set 及test set 三部分,training set是训练样本数据,validation set是验证样本数据,test set是测试样本数据,这样这三个数据集是没有重叠的。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...
BP神经网络
程序,在程序训练后,误差也达到了合适的范围,如何把输出值...
答:
训练好后,你自己定义的net就是
结果
,只要把它的权值和阈值导出来即可。W1=net.IW{1,1};W2=net.LW{2,1};B1=net.b{1};B2=net.b{2};解释一下:net.IW 属性定义了从
网络
输入向量到网络层的权值向量(即输入层的权值向量)结构。其值为Nl*Ni的细胞矩阵,Nl为网络层数(net.numLayers),Ni...
什么是
bp神经网络
答:
BP神经网络
是一种基于反向传播算法的多层前馈神经网络。其主要特点是能够通过学习样本数据中的模式,调整网络参数,从而实现复杂的非线性映射和决策任务。BP神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层构成。其中,输入层负责接收外部输入数据,输出层负责输出网络的处理
结果
,而隐藏层则位于输入层和输出层之间,用于...
bp神经网络
是有监督还是无监督
答:
bp神经网络
是有监督。
BP神经网络
是最基础的神经网络,其输出
结果
采用前向传播,误差采用反向(Back Propagation)传播方式进行。BP神经网络是有监督学习,不妨想象这么一个应用场景:输入数据是很多银行用户的年龄、职业、收入等,输出数据是该用户借钱后是否还贷。作为银行风控部门的负责人,你希望建立一个神经...
BP神经网络
中初始权值和阈值的设定
答:
3、在matlab中命令行窗口中定义输入P,输出T,·通过“newff(minmax(P),[5,1]构建
BP神经网络
,“[net,tr]=train(net,P,T);”进行网络训练,“sim(net,P)”得到仿真预测值。4、在命令行窗口按回车键之后,可以看到出现
结果
弹窗,最上面的Neural Network下面依次代表的是“输入、隐含层、输出层、...
bp神经网络
在matlab中的预测
结果
是直线??
答:
缺少归一化和反归一化过程,训练失败。应将[2.5,3.0]范围内的数据归一化。在最新版的matlab里面共有两个归一化函数:mapminmax()和mapstd(),其中第一个函数是归一化到[0 1]范围,后一个为统计归一化。各自的归一化格式如下:[pn,ps]=mapminmax(P)或=mapstd(P) %P是输入向量 [tn, ts]=...
BP神经网络
工作原理
答:
人工
神经网络
是一种模仿人类思维的复杂系统,它作为非线性动力学模型,以其分布式的信息存储和并行处理能力而著称。尽管单个神经元结构简单,功能有限,但众多神经元组成的网络系统却能展现出无比丰富的行为。人工神经网络的学习过程需要遵循特定的准则。例如,我们可以通过一个简单的手写字符识别任务来理解。假...
在看了案例二中
的BP神经网络
训练及预测代码后,我开始不明白BP神经网络究...
答:
并最终算出来预测输出(输出层的输出),这是正向学习过程;最后通过某种训练算法(最基本的是感知器算法)使得代价(预测输出与实际输出的某范数)函数关于权重最小,这个就是反向传播过程。您所说的那种不需要预先知道样本类别的网络属于无监督类型的网络,比如自组织竞争
神经网络
。
BP神经网络
运行到什么程度算OK
答:
你可以设定一个goal,这个goal是训练时用的,用来验算
网络
的拟合程度、映射能力,没有严格要求,你可以随意设定,再慢慢调整,有的人设0.1,有的人设0.000001,你自己慢慢试。主要看最后你用test算例验证时的效果,可以算相对误差,再用mse函数或sumsqr函数得到统计指标,指示网络的性能。
前馈神经网络、
BP神经网络
、卷积神经网络的区别与联系
答:
一、计算方法不同 1、前馈神经网络:一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,并输出给下一层.各层间没有反馈。2、
BP神经网络
:是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络:包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络...
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