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神经网络预测值都一样
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:
最大的可能性是没有归一化。具体原因见下:下面这个是经典的Sigmoid函数的曲线图: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,...
BP
神经网络
最后得出的误差很大
答:
2、如果训练和
预测都
不好,那就是模型有问题。可能原因是 (1)数据量太小。(2)输入和输出数据之间相关性小。(3)调整参数:除了调整误差和学习率这些参数之外,还可以调整传递函数,例如trainlm适合一般模型,还有其他例如trainbr等函数,可以网上搜索看看每个函数适用的区别。
如何人工
神经网络
来
预测
下一个
数值
答:
newff函数建立BP
神经网络
,历史数据作为样本,例如前n个数据作为输入,输入节点为n。当前数据作为p,输出节点为1。隐层节点根据试凑法得到。通过matlab的train函数,得到训练好的BP神经网络。再将当前预测点的前n个数据作为输入,输出即为当前的
预测值
。
()是用来评估
神经网络
的计算模型对样本的
预测值
和真实值之间的误差大...
答:
损失函数是用来评估
神经网络
的计算模型。你自行搭建的神经网络模型,权值和阈值仍然是要通过训练得到的。初始化后,将BP算法加到这个模型上,不断调整权值。可以先用神经网络工具箱训练好一个网络,再将权值和阈值导出。 net.IW{
1
,1}=W1; net.LW{2,1}=W2; net.b{1}=B1; net.b{2}=B2; 注意...
BP
神经网络
每次训练结果不
一样
是怎么回事?
答:
因为初始权值和阈值是随机产生的。
神经网络
每次结果不同是因为初始化的权值和阈值是随机的,因为每次的结果不
一样
,才有可能找到比较理想的结果,找到比较好的结果后,用命令save filename net;保存网络,可使
预测
的结果不会变化,调用时用命令load filename net;优劣势:BP神经网络无论在网络理论还是在...
神经网络
仿真之后怎样在matlab中把
预测
数据和已知的数据输出在同一图形...
答:
plot(x1,y1)%
预测
数据 hold on %此命令能使所绘制的图形发生在已有的同一张图纸上 plot(x2,y2)·%已知数据 hold off 希望能够可以帮到你!
什么是用来评估
神经网络
的计算模型对样本的
预测值
和真实值之间的误差大...
答:
(损失函数)是用来评估
神经网络
的计算模型对样本的
预测值
和真实值之间的误差大小。数据预处理的主要方法有哪些:1、墓于粗糙集(RoughSet)理论的约简方法粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具写作猫。目前受到了KDD的广泛重视,利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的...
循环
神经网络
(RNN)浅析
答:
上图依然是一个RNN
神经网络
的时序展开模型,中间t时刻的网络模型揭示了RNN的结构。可以看到,原始的RNN网络的内部结构非常简单。神经元A在t时刻的状态仅仅是t-1时刻神经元状态与t时刻网络输入的双曲正切函数的值,这个值不仅仅作为该时刻网络的输出,也作为该时刻网络的状态被传入到下一个时刻的网络状态中,这个过程叫做...
什么是用来评估
神经网络
的计算模型对样本的
预测值
和真实值之间的误差大...
答:
(损失函数)是用来评估
神经网络
的计算模型对样本的
预测值
和真实值之间的误差大小。数据预处理的主要方法有哪些:1、墓于粗糙集(RoughSet)理论的约简方法粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具写作猫。目前受到了KDD的广泛重视,利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的...
bp
神经网络
误差精度小于设定值的原因
答:
预测
效果不好。通过查询bp
神经网络
误差精度小于设定值资料了解显示得知,bp神经网络误差精度小于设定值的原因是预测效果不好。
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