00问答网
所有问题
径向基神经网络怎么预测变量重要性
如题所述
举报该问题
推荐答案 2023-04-27
1、基于权重值的重要性排名:在训练完成后,对于每一个神经元,可以计算其对应的权重值。根据权重值的大小,可以对输入变量进行重要性排名,权重值较大的变量重要性较高。
2、基于梯度下降的重要性排名:在RBF神经网络中,每个输入变量都会对应一个权重系数,可以通过计算这些权重系数的梯度值,来确定每个变量的重要性。如果某个变量的权重系数梯度值较大,说明该变量对输出结果的影响较大,重要性较高。
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
当前网址:
http://00.wendadaohang.com/zd/DjBjTerZjjDjeIInDrI.html
相似回答
神经网络径向基
函数协
变量
是什么
答:
1.输入层为向量,维度为m,样本个数为n,线性函数为传输函数。2.隐藏层与输入层全连接,层内无连接,隐藏层神经元个数与样本个数相等,也就是n,传输函数为
径向基
函数。3.输出层为线性输出。理论基础 径向基函数
神经网络
只要隐含层有足够多的隐含层节点,可以逼近任何非线性函数。在拟合函数的时候,...
概率神经网络和
径向基神经网络
,哪一个比较做
预测
?
答:
概率
神经网络
在
预测
方面,明显优于
径向基
函数神经网络。
径向基神经网络
的优缺点
答:
1、优点。
径向基神经网络
非线性拟合能力强,全局最优逼近;局部接受特性使得决策时含有距离的概念,学习规则简单、拓扑结构紧凑、结构参数可实现分离学习,收敛速度快,便于计算机实现。2、缺点。径向基神经网络解释性差,数据不充分时无法工作,难以确定隐藏层节点数、节点中心和宽度,优选过程出现数据病态现象。
径向基
函数
神经网络
自适应律是什么
答:
是一种定律。
径向基
函数
神经网络
是一种三层前馈式神经网络,其中输入层和输出层由线性神经元组成。隐层节点一般取高斯核函数,该核函数能对输入矢量产生局部响应,翰出节点对隐层节点的输出进行线性加权,从而实现输入空间到输出空间的映射,使整个网络达到分类和函数逼近的目的。
大家正在搜
径向基神经网络应用
径向基神经网络算法
径向基函数神经网络
径向基神经网络MATLAB
径向基神经网络样本训练
bp神经网络单变量
神经网络变量筛选
四个变量之间的关系用神经网络吗
神经网络可以输入离散变量