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bp神经网络结果解读
关于BP神经网络
的一个问题
答:
不知你是不是用matlab的
神经网络
工具箱,因为一般神经网络都是成批处理的,每一次调整都会综合所有样本的误差进行调整,而不是一类一类图片的去调整,所以不会出现你说的现象。目前我看过的很多C++或者其它语言自己写的神经网络,都会有这样或那样的理解错误,建议先使用现成的matlab的神经网络工具箱进行训练...
matlab中
的BP神经网络
答:
13 14 14 15 X],这里的X就是预测t=6时的R值。然后以t=[3 4 5 6 7]作为输入,同理得到t=7时候的R值。根据我的
神经网络
预测,t=6时,R=15,t=7时,R=15。我不知道这个
结果
是否正确,因为神经网络通常需要大量的数据来训练,而这里给的数据似乎太少,可能不足以拟合出正确的函数。
Matlab中
BP神经网络
训练图看不懂,萌新急求大神指点。
答:
问题就是测试集上表现不好,训练集上(train)的最小均方误差看上去收敛了,然鹅测试集上的(test)
BP神经
算法是什么?能给点既通俗易懂又比较详细的回答吗
答:
没有采用误差反馈原理,因此用此法训练出来的
神经网络结果
与传统算法是等效的。其基本思想是:由所给的输入、输出模式对通过作用于神经网络来建立线性方程组,运用高斯消元法解线性方程组来求得未知权值,而未采用传统
BP网络
的非线性函数误差反馈寻优的思想。 2.2 改进算法的具体步骤 对给定的样本模式对...
bp神经网络
的缺点
答:
加上
BP神经网络
对初始网络权重非常敏感,以不同的权重初始化网络,其往往会收敛于不同的局部极小,这也是很多学者每次训练得到不同
结果
的根本原因。2)BP神经网络算法的收敛速度慢:由于BP神经网络算法本质上为梯度下降法,它所要优化的目标函数是非常复杂的,因此,必然会出现“锯齿形现象”,这使得BP算法...
关于MATLAB中
BP神经网络
模型训练后的验证
答:
用法错了。premnmx函数用于将
网络
的输入数据或输出数据进行归一化,归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。premnmx语句的语法格式是 [Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)其中P,T分别为原始输入和输出数据,minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。mint和maxt分别为T的最小值和最大值。
BP神经网络
方法
答:
BP网络
对地下水质量综合评价,其评价方法不需要过多的数理统计知识,也不需要对水质量监测数据进行复杂的预处理,操作简便易行,评价
结果
切合实际。由于人工
神经网络
方法具有高度民主的非线性函数映射功能,使得地下水水质评价结果较准确(袁曾任,1999)。BP网络可以任意逼近任何连续函数,但是它主要存在如下...
什么是
BP神经网络
?
答:
BP
算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对
神经
元之间的连接权矩阵做出处理,使误差减小。经反复学习,最终使误差减小到可接受的...
BP神经网络
做数据预测,预测出来
结果
感觉不对,求大神指导
答:
作预测,曲线要拟合。看理论值与实际的相关程度。你的相关系数肯定小,难以有理想
结果
!
bp神经网络
答:
BP网络
能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。
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)。人工神经网络就是...
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