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基于神经网络拟合
基于神经网络
的快速形变
拟合
答:
FDDA以
神经网络
为驱动,革新了非线性形变的
拟合
方式,将运算时间缩短,让复杂系统在游戏乃至移动设备上实现了实时应用的可能。相较于SSDR,FDDA虽在内存和GPU消耗上有所优势,但其新动画的添加并非易事。FDDA的独特之处在于它运用神经网络在实时环境中精准拟合形变,通过深度训练与高效预测,大幅度降低了...
为什么
神经网络
能以任意精度
拟合
任意复杂度的函数?
答:
在开始之前,我们先来看一下维基百科给出的 万能近似定理(Universal approximation theorem) 描述: Universal approximation theorem (Hornik et al., 1989;Cybenko, 1989) 定理表明:前馈
神经网络
,只需具备单层隐含层和有限个神经单元,就能以任意精度
拟合
任意复杂度的函数。这是个已经被证明的定理。下面我们用一种轻松的...
BP
神经网络
可以用于
拟合
函数吗
答:
可以。既然是函数
拟合
,那么事先就已经有函数表达式了。拟合的只是函数表达式中未知的参数。用
神经网络
对函数进行拟合,输出的就是未知参数的高精近似值。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能...
神经网络
过
拟合
的处理方法
答:
5. 网络结构调整 减少模型复杂度: 减少
神经网络
层数、神经元数量或缩小模型容量,以降低模型学习复杂度,避免过度
拟合
。正交初始化: 使用较小的初始化权重或正交初始化方法,有助于避免权重初始化对模型造成的不利影响。6. 集成学习 模型集成: 结合多个不同结构或训练方式的模型,例如Bagging、Boosting...
bp
神经网络
为什么可以
拟合
任意非线性函数
答:
BP
神经网络
可以
拟合
任意非线性函数,因为它采用了反向传播算法来训练网络,通过调整网络权重和偏置,可以逐渐逼近任意非线性函数。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,其通过反向传播算法来训练网络。在训练过程中,BP神经网络将输入数据通过网络前向传播,得到输出结果,然后计算输出结果与真实值之间的误差。接...
用MATLAB
神经网络
进行函数
拟合
后,拟合的函数表达式有吗?
答:
神经网络
一般是没有表达式的哈,但是只要你的参数每次都给的一样,在多次运行后它的多次结果会有一定的相似,这就是我们可以用它做
拟合
后的预测的原理,因为神经网络一般每次初始值都是随机值,所以结果也会有区别的。在表达拟合函数的时候,我们只要要列出它的参数取值及拟合模型即可,例如BP中的losig...
通过哪些参数看
神经网络拟合
出来的函数效果?神经网络拟合时如何确定隐藏...
答:
主要看均方误差和其百分比(准确率)。假如你
拟合
出来是ui,计算(yi-ui)^2的平均值,然后计算这个平均值与yi平均值的比(也就是均方误差百分比),当然用1减去这个百分比就是准确率了。一般也会画一幅图,把yi和ui分别用不同的颜色或者符号表示出来,直观对比。拟合时的隐含层节点数目前没有一个...
神经网络拟合
可以得到多项式参数吗?
答:
这个是做不到的。
神经网络
的非线性函数
拟合
是指非线性映射,并非对具体数学表达式进行求解。这也是神经网络的特点,即不需要精确的数学表达式,即可实现许多功能。非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态,这种行为在数学上表现为一种非线性...
bp
神经网络
为什么可以
拟合
任意非线性函数
答:
一、隐层数一般认为,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认为不一定能有效降低),提高精度,但也使网络复杂化,从而增加了网络的训练时间和出现“过
拟合
”的倾向。一般来讲应设计
神经网络
应优先考虑3层网络(即有1个隐层)。一般地,靠增加隐层节点数来获得较低的误差,其训练效果要比增加隐层数更...
神经网络
减轻过度
拟合
的四种方法
答:
最终结果就是:L1规范化倾向于聚集网络的权重比较小的时候,而L2规范化则倾向于权重比较大时。弃权是一种相当激进的技术,并不依赖于对代价函数的修改,而是改变了网络本身。假设我们尝试训练一个网络:训练好的
神经网络
,增加训练数据是一个稳定有效的方式,因为更少的数据意味着我们的网络接触更少的信息...
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