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神经网络函数
神经网络
中的SIGMOID
函数
的意义?
答:
SIGMOID
函数
的这些特性,使得它在
神经网络
中扮演了至关重要的角色,不仅决定了模型的表达能力,也影响着训练的效率。在深度学习的探索中,SIGMOID函数就像是一个调和剂,将线性与非线性完美融合,为我们揭示了数据背后的复杂世界。
如何定义
神经网络
问题的评价
函数
?
答:
神经网络
问题的评价
函数
是一种用于衡量神经网络模型的预测精度的函数。常用的评价函数有均方误差(Mean Squared Error, MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)、准确率(Accuracy)等。均方误差(MSE)是一种常用的回归问题的评价函数,它衡量的是预测值与实际值之间的差异。MSE的计算方法是将每个样本的预测误差的...
神经网络
:损失
函数
详解
答:
解释如下:损失
函数
是指一种将一个事件,在一个样本空间中的一个元素,映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数。深度学习之损失函数与激活函数的选择在深度
神经网络
(DNN)反向传播算法(BP)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。其中使用的损失函数是均方差,而激...
请问
神经网络
里面的代价
函数
是什么意思?
答:
代价
函数
又称性能指标、费用函数或目标函数。对过程或设备事先规定的最优化准则,也就是过程最优化要达到的目标的数学表达式。一般是状态变量,控制变量,操作变量的纯量函数或泛函。 BP
神经网络
具有拟合非线性函数的功能,属于一种函数拟合神经网络。 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,...
神经网络
为什么能够无限逼近任意连续
函数
?
答:
通过增加隐藏层和神经元,
神经网络
的表达能力变得无限强大。它可以拟合任何复杂的
函数
,包括那些非线性的,因此能够处理像上图中更复杂的分类任务(无限逼近连续函数的能力)。总结来说,神经网络的魔力在于其结构的深度和神经元的组合方式,这使得它们能够通过学习无数种可能的组合,逼近并精确地模拟任何连续...
神经网络
输出层采用非线性
函数
和线性函数,有区别嘛?
答:
神经网络
输出层采用非线性
函数
和线性函数是有区别的。对于非线性问题应用非线性函数来处理,而对于线性问题应用线性函数处理,也可以用非线性函数处理。
为什么
神经网络
能以任意精度拟合任意复杂度的
函数
?
答:
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方式解释,为什么神经网络(理论上)可以拟合任何函数? 看过《神偷奶爸》这部电影的同学都知道,小黄人...
径向基
神经网络
除了使用高斯
函数
,还可以使用哪些函数比较好?
答:
RBF
神经网络
使用局部指数衰减的非线性
函数
(高斯函数就是一种典型的函数)对非线性输入输出映射进行局部逼近。多层感知器(如BP网络)的隐节点采用输入模式与权向量的内积作为激活函数的自变量,而激活函数则采用Sigmoid函数或硬限幅函数,因此多层感知器是对非线性映射的全局逼近。RBF网最显著的特点是隐节点错...
神经网络
为什么要用sigmoid
函数
?为什么要映射到0-1之间?求解释_百度...
答:
(1)对于深度
神经网络
,中间的隐层的输出必须有一个激活
函数
。否则多个隐层的作用和没有隐层相同。这个激活函数不一定是sigmoid,常见的有sigmoid、tanh、relu等。(2)对于二分类问题,输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。函数值恰好可以解释为属于正类的概率...
bp
神经网络函数
中哪个预测性能好
答:
看MATLAB结合
神经网络
的基础书上都有介绍。tansig和logsig 统称Sigmoid
函数
,logsig是单极性S函数,tansig是双极性S函数,也叫双曲正切函数,purelin是线性函数,是节点的传输函数。学习函数和训练函数的区别:学习函数的输出是权值和阈值的增量,训练函数的输出是训练好的网络和训练记录,在训练过程中训练...
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