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神经网络拟合可以生成函数吗
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...
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模...
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:
由于BP
神经网络
采用了非线性激活
函数
(如sigmoid、ReLU等),这使得
网络可以拟合
非线性函数。在多层神经网络中,通过组合多个非线性激活函数,可以形成复杂的非线性映射关系,从而逼近任意非线性函数。此外,BP神经网络还可以通过增加网络层数和神经元数量来提高拟合能力,进一步增强其逼近任意非线性函数的能力。...
神经网络
算法
能拟合
所有
函数吗
答:
用BP
神经网络可以拟合
曲线的。下图就是用sim( )
函数
对BP网络进行仿真。
请问神
神经网络
是否
可以
归纳
函数
表达式
答:
函数表达式?楼主的意思说是得到y=x1^2+lnx2 这样的明确的
函数吗
?如果
可以
的话,还要
神经网络
干嘛,直接
拟合
不就好了
matlab
神经网络
工具箱训练出来的
函数
,怎么输出得到函数代码段_百度知 ...
答:
在默认的训练
函数
下,
拟合
公式为,y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;用公式计算测试数据[x1;x2]的输出,输入要归一化,输出反归一化 in = mapminmax('apply',[x1;x2],inputStr);y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;y1=mapminmax('reverse',y,outputStr);用bp
神经网络
...
怎么用matlab
神经网络拟合
一个6输入单输出的
函数
?
答:
你的系数都确定下来了,直接应用这个
函数
即可:y=@(x1,x2,x3,x4,x5,x6) pi/4*(x6*(x1+2*x3)^2+x2^2*x4-(x4+x6)*20^2)+pi/180*(180/x5-2)*x1*x3*x4*x5; %定义匿名函数 y(1,5,6,2,3,8) %输入参数调用 ans = -2.0040e+003 ...
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。
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:
拟合
时的隐含层节点数目前没有一个通行的公式进行确定,只能凭借经验和试凑。一般情况下,问题的复杂程度(非线性程度和维度)越高,隐含层节点数越多。这里介绍一个小经验:先用不太大的节点数进行预测,如果增加节点数测试集准确率和训练集准确率都有所提升,则应该继续增加。如果增加节点数测试集准确...
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