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神经网络拟合不了反函数
BP
神经网络
(误差反传网络)
答:
一般来说,难以写出这个反函数,但是我们可以用BP神经网络来映射这个反函数m=f-1(d)
。对于地球物理反问题,如果把观测数据当作输入数据,模型参数当作输出数据,事先在模型空间随机产生大量样本进行正演计算,获得对应的观测数据样本,利用它们对BP网络进行训练,则训练好的网络就相当于是地球物理数据方程的...
训练BP
神经网络
对
函数
进行
拟合
答:
这一错误是因为,你漏掉了逗号,而且tansig拼错了,应该是{'tansig','purelin'} 我直接帮你把代码全部改好吧,复制到m文件或命令窗口运行即可:clc,clear;P=-pi/2+0.1:pi/10:pi/2-0.1;T=tan(P);plot(P,T,'-*');[Pn,pps]=mapminmax(P,0,1); %p归一化[Tn,tps]=mapminmax(T,0...
BP
神经网络拟合函数
程序中总是出现??? Error using ==> mapminmax Too...
答:
mapminmax不是这样用的,你这个是premnmx的用法。
两种修改方法:直接将mapminmax更改为premnmx即可
。或者就使用mapminmax函数,该函数的用法为 [Y,PS] = mapminmax(X)[Y,PS] = mapminmax(X,FP)Y = mapminmax('apply',X,PS)X = mapminmax('reverse',Y,PS)matlab中的归一化处理有四种方法1. premnmx...
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通...
BP
神经网络
做预测时,一定要归一化吗,怎样反归一化得到最后的结果_百 ...
答:
当数据差距很大的时候,必须要归一化!pnt=mapminmax('apply',pt,ps)或=mapstd('apply',pt,ps)仿真后反归一化格式则为:out=mapminmax('reverse',An,ts)或=mapstd('reverse',An,ts);其中An为sim
函数
的输 出
如何计算
反函数
答:
可以简化优化过程,提高求解效率。掌握
反函数
的概念和性质,可以帮助我们更好地解决各种问题。3、机器学习 在机器学习中,反函数被广泛应用于各种算法中,如支持向量机、
神经网络
等。通过使用反函数,可以将分类问题、回归问题等转化为容易求解的形式,从而提高机器学习算法的准确率和效率。
请问大神:
函数拟合神经网络
(fitnet)是BP神经网络吗?在线等待中。_百度...
答:
open fitnet 命令打开MATLAB中fitnet中的
函数
:可以看到,里面使用了feedforwardnet()函数,这是建立BP
神经网络
的新函数,用以替代newff()函数。在feedforwardnet()函数中,隐藏层和输出层的传递函数分别是'tansig'和‘purelin’tansig和purelin作为传递函数 另外需要指出的是,在建立的神经网络中,权重和...
要分析多输入,多输出和非线性系统常用什么方法
答:
这些方法一般是用一个多层的前馈
神经网络
去映射传感器特性曲线的
反函数
作为校正环节,算法相对简单,实现容易。但是通过分析神经网络的基本工作原理,笔者认为该方法依然存在一些不足[1、6]:1)在训练过程中神经网络极容易陷入局部最小,而不能得到全局最小;2)神经网络过分依赖训练数据的质量和数量,但大...
从深度
神经网络
到物理过程
答:
第二步直接取
了反函数
,这对于sigmoid激活函数来说不成问题,但对于ReLU激活函数来说恐怕不能这儿干,因为其在负半轴是常值函数0,反函数不存在。对于基于ReLU改造的Swish激活函数也不好用,因为它在负半轴非单调,会出现双值,所以也没有反函数。 因此,这个写法颇为形式性。 对空间(
神经
元节点指标)的连续化挺“顺利...
什么是BP
神经网络
?
答:
经反复学习,最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下:1、从训练集中取出某一样本,把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后,得到
神经网络
的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。4、将误差逐层反向回传至之前各层,并按一定原则将误差信号加载到连接权值上,使整个...
1
2
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