Warning: file_put_contents(/www/wwwroot/www.wendadaohang.com/cache/search/8d/8d24968a8dfd67e7e6e1ae912f30967f.gz): failed to open stream: No space left on device in /www/wwwroot/www.wendadaohang.com/inc/function.php on line 1896

Warning: file_put_contents(/www/wwwroot/www.wendadaohang.com/cache/search/8d/8d24968a8dfd67e7e6e1ae912f30967f.gz): failed to open stream: No space left on device in /www/wwwroot/www.wendadaohang.com/inc/function.php on line 1896
神经网络拟合函数 - 66问答网
  • 所有问题
    • 当前搜索：

    神经网络拟合函数

    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...
    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容...
    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...
    贝叶斯神经网络拟合多维函数的输入输出各是啥答：多维函数。贝叶斯神经网络是一种神经网络模型，将贝叶斯推断与神经网络结合起来，贝叶斯神经网络的输入和输出可以是多维函数，通过学习输入输出之间的关系，可以拟合任意多维函数。
    matlab 2013 BP神经网络 拟合函数答：Warning: PREMNMX is an obsolete function.Warning: NEWFF used in an obsolete way.PREMNMX和NEWFF在高版本中，这两个函数已经被取代或者调用格式发生了变化。另外，相同的设置，每次运行的结果也会不同。这是我用工具箱大概做出的结果。
    BP神经网络拟合函数程序中总是出现??? Error using ==> mapminmax Too...答：premnmx函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。我们在训练网络时如果所用的是经过归一化的样本数据，那么以后使用网络时所用的新数据也应该和样本数据接受相同的预处理，这就要用到tramnmx。下面介绍tramnmx函数：[Pn]=tramnmx(P,minp,maxp)其中P和Pn...
    可以输出拟合函数的神经网络框架答：sigmoid函数的值域就在(0,1)内，所以你的输出结果肯定在0到1之间；至于能否拟合是zhi要看情况的；如果原来可以拟合，那么更换输出函数也可以，不过效果是否好就不敢保证了，虽然signoid做了一个同胚变换，但样本毕竟不是真的在一个连续函数上，有时候误差会导致变换时效果变差。大脑的智慧就是一种非...
    matlab神经网络拟合如何调出回归曲线答：1、首先，生成正弦曲线，并引入随机噪声。2、其次，在matlab中使用feedforwardnet函数创建BP神经网络，训练网络。3、最后，拟合的目标是一个圆，将圆拆成上下两条曲线，分别进行拟合，查看最后的拟合结果。
    训练BP神经网络对函数进行拟合答：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,0,1); %t归一化net=newff(minmax(Pn),[5 1],{'tansig','purelin'},'trainlm');net.trainParam.show=10;net.trainParam.lr=0.05;net...
    12345678910灏鹃〉
    其他人还搜
    神经网络拟合函数原理神经网络拟合任意函数神经网络拟合有理函数模型神经网络拟合非线性函数bp神经网络做拟合神经网络拟合不了反函数神经网络拟合可以生成函数吗神经网络的权重如何确定神经网络能够对复数求辐角吗