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神经网络阈值的梯度
BP
神经网络的
MATLAB训练Gradient是什么意思?Performance是什么意 ...
答:
Gradient是
梯度
的意思,BP
神经网络
训练的时候涉及到梯度下降法,表示为梯度下降的程度与训练过程迭代次数(步长)的关系。Performance是神经网络传递误差大小的意思,表示为均方差与训练过程迭代次数(步长)的关系。
BP
神经网络
答:
当我们对一个较为复杂的模型(例如
神经网络
)使用
梯度
下降算法时,可能会存在一些不容易察觉的错误,意味着,虽然代价看上去在不断减小,但最终的结果可能并不是最优解。为了避免这样的问题,我们采取一种叫做梯度的数值检验( Numerical Gradient Checking )方法。这种方法的思想是通过估计梯度值来检验我们...
matlab
神经网络
训练的出现最小
梯度
已达到
答:
粗略的说,分配误差时,是采取求导的方式,这样就有可能达到极小值而不是最小值时就停了。这是
网络
本身的缺陷,换种改进的网络。
神经网络
超参数选择
答:
它能够把输入的连续实值变换为0和1之间的输出。 缺点: 1) 在深度
神经网络
中
梯度
反向传递时导致梯度爆炸和梯度消失,其中梯度爆炸发生的概率非常小,而梯度消失发生的概率比较大。 2) Sigmoid 的 output 不是0均值,使得收敛缓慢。batch的输入能缓解这个问题。它解决了Sigmoid函数的不是...
什么是
梯度
消失?如何加快梯度下降的速度
答:
累乘中一个
梯度
小于1,那么不断累乘,这个值会越来越小,梯度衰减很大,迅速接近0。在
神经网络
中是离输出层近的参数,梯度越大,远的参数,梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。方法:1、好的初始化方法,逐层预训练,后向传播微调。2、换激活函数,用relu,leaky——relu。靠的是使梯度靠近1...
cbp
网络
是什么意思?
答:
CBP网络是一种基于反向传播(Backpropagation)算法的深度神经网络结构,其全称为普通
神经网络梯度
累加回归网络(Cumulative Backpropagation Network)。CBP网络利用双向传播算法,从正向传播和反向传播两个方向对网络进行优化和训练,从而让神经网络具有更高的分类和识别能力。CBP网络具有许多优点,如能够处理非线性...
bp
神经网络
预测模型和logistics回归模型哪个更难
答:
bp
神经网络
预测模型更难。根据查询相关公开信息显示,bp神经网络预测模型通过过样本数据的训练,不断修正网络权值和
阈值
使误差函数沿负
梯度
方向下降,逼近期望输出。是一种应用为广泛的神经网络模型,多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。logistics回归模型是一种广义的线性回归分析模型,...
深度学习之卷积
神经网络
经典模型
答:
但是深层的神经网络模型牺牲了大量的计算资源,学习能力提高的同时不应当产生比浅层神经网络更高的错误率。这个现象的产生主要是因为随着
神经网络的
层数增加,
梯度
消失的现象就越来越明显。所以为了解决这个问题,作者提出了一个深度残差网络的结构Residual: 上图就是残差网络的基本结构,可以看出其实是增加了一个恒等映射,...
神经网络的
优化
答:
上节回顾: 介绍了神经元、
神经网络
介绍了激活函数 提到了前向传播概念 留下问题:用到的参数w和b是怎么来的,是自己随便设定的吗 本节介绍: 神经网络、反向传播的例子 损失函数和
梯度
下降法、学习率介绍 最重要的用途是分类 这种能自动对输入的东西进行分类的机器,就叫做 分类...
请问MATLAB中
神经网络
预测结果应该怎么看?求大神解答
答:
从图中Neural Network可以看出,你的
网络
结构是两个隐含层,2-3-1-1结构的网络,算法是traindm,显示出来的误差变化为均方误差值mse。经过482次迭代循环完成训练,耗时5秒。相同计算精度的话,训练次数越少,耗时越短,网络结构越优秀。达到设定的网络精度0.001的时候,误差下降
梯度
为0.0046,远大于...
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