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神经网络拟合函数原理
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...
bp
神经网络
为什么可以
拟合
任意非线性
函数
答:
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容易实现。对于没有隐层的神经网络模型,实际上就是一个线性或非线性(取决于输出层采用线性或非线性转换
函数
型式)回归模型。因此,一般认为,应将不含隐层的网络模型...
神经网络
为什么能够无限逼近任意连续
函数
?
答:
例如,第一个神经元可能这样输出:(0,0)输出-1,(1,1)输出+1,这正是我们用来解决异或问题的关键(神经元输出的灵活性)。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)。
rbf
神经网络原理
答:
rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间,这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间,而不需要通过权连接
。当RBF的中心点确定以后,这种映射关系也就确定了。RBF是一种前馈型的神经网络,也就是说他不是通过不停的调整权值来逼近最小误差的,的激励函数是一般是高斯函数和BP的S型函数不一...
BP
神经网络
可以用于
拟合函数
吗
答:
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,功能有限,...
用MATLAB
神经网络
进行
函数拟合
后,拟合的函数表达式有吗?
答:
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模型,隐层神经元个数,下降速率采用的方法traindx,学习速率0.05,训练最小误差0.001等等。
BP
神经网络
的
原理
的BP什么意思
答:
(2)隐含层 1989年,Robert Hecht Nielsno证明了对于任何在闭区间内的一个连续
函数
都可以用一个隐层的BP
网络
来逼近,因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。增加隐含层数虽然可以更进一步的降低误差、提高精度,但是也使网络复杂化,从而增加了网络权值的训练时间。误差精度的提高也可以通过...
matlab BP
神经网络
答:
从
原理
上来说,
神经网络
是可以预测未来的点的。实际上,经过训练之后,神经网络就
拟合
了输入和输出数据之间的
函数
关系。只要训练的足够好,那么这个拟合的关系就会足够准确,从而能够预测在其他的输入情况下,会有什么样的输出。如果要预测t=[6 7]两点的R值,先以t=[1 2 3 4 5]作为输入,R=[12 ...
基于
神经网络
的快速形变
拟合
答:
FDDA的
神经网络
架构设计巧妙,每个骨骼对应一个独立处理单元,以12个神经元(3*4的骨骼变形矩阵)作为输入,输出则是每顶点的三维位置信息,通过两层隐层(128或512神经元)进行深度学习。Keras+CNTK的组合,回归网络结构,配合linear激活
函数
和mse损失函数,确保了模型的精确度。训练过程中,我们通过监控...
求人工
神经网络
的具体算法,数学模型,比如求一个
函数
最优值之类的,不...
答:
神经网络
就像多项式或者线性模型一样,是个看不见表达式的模型,它的表达式就是网络,它比一般模型具有更高的自由度和弹性;同时它是一个典型的黑箱模型方法;比多项式等模型还黑。优化算法,就是寻优的算法,所谓寻优过程,就是寻找使目标
函数
最小时(都是统一表示成寻找使函数具有最小值)的自变量的值。
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