66问答网
所有问题
当前搜索:
神经网络拟合曲线
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。
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...
为什么matlab的BP
神经网络曲线拟合
的时候没问题,预测的时候误差这么大...
答:
这是
神经网络
特性导致的,与matlab没关系。一方面,如果你的网络层选的神经元的个数和层数不合适,就会导致这种结果;另一方面,如果你的训练样本选择的不合适,或者数据表达的太快,也会导致这种问题。前一个方面根据经验,后一个可以做成神经元的参数可调的。
为什么
神经网络
能以任意精度
拟合
任意复杂度的函数?
答:
在开始之前,我们先来看一下维基百科给出的 万能近似定理(Universal approximation theorem) 描述: 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...
深入理解BP
神经网络
答:
从图 可以看出,一个
神经网络
包括输入层、隐含层(中间层)和输出层。输入层神经元个数与输入数据的维数相同,输出层神经元个数与需要
拟合
的数据个数相同,隐含层神经元个数与层数就需要设计者自己根据一些规则和目标来设定。在深度学习出现之前,隐含层的层数通常为一层,即通常使用的神经网络是3层网络...
如何对数据进行线性
拟合
?如何选取?
答:
线性拟合一般采用的方法是基于最小二乘法拟合函数、基于pyplot拟合函数、基于
神经网络拟合
函数。线性拟合是
曲线拟合
的一种形式。设x和y都是被观测的量,且y是x的函数:y=f(x;b),曲线拟合就是通过x,y的观测值来寻求参数b的最佳估计值,及寻求最佳的理论曲线y=f(x;b)。当函数y=f(x;b)为...
人工
神经网络
之BP模型算法实现
答:
用人工神经 网络进行数据分析处理,能够得到更加接近真实的
拟合曲线
。 在人工
神经网络
发展中,P网络可以对具有非线性连续转移函数 B基于以上理论,现对B模型进行程序实现,文采用的平台是 P本Vsati20,iluo08usd 数据库是Acsc编程语言。设计流程如图2ces撑,所示。 2模型实现 .21.界面设计 ...
遗传算法优化
神经网络
的误差
曲线
怎么看
答:
如果误差
曲线
趋于平稳,可能表示
神经网络
已经达到了较好的优化状态。然而,如果误差曲线在训练过程中出现波动或上升的情况,可能意味着存在过
拟合
或其他问题,需要进一步调整算法参数或网络结构。要更好地理解误差曲线,还可以观察其他指标,如训练误差和验证误差的变化情况,以及不同超参数设置下的曲线比较等。...
神经网络
算法相对于普通的算法的优越性在哪啊! 例如在
曲线拟合
方面与基...
答:
优点:(1)对特征数据无要求,不需相互独立 (2)适用于非线性问题;缺点:(1)黑箱,即难以解释其运算结果;(2)需要较多的训练数据;(3)存在过
拟合
;
一个关于BP
神经网络
的问题,matlab中神经网络工具箱的初始权值和阀值是...
答:
例如你用BP
神经网络
来
拟合曲线
,找到输入值与输出值之间的线性规律,那么在训练的过程中这个拟合的曲线会不断的调整其参数和权值直到满足几个预设条件之一时训练停止。虽然这个训练出来的结果有时候会有一定误差,但都在可以接受的范围内。缩小误差的一个方法是需要预先设置初始参数,虽然每次依然会得到不一...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
lstm拟合曲线
三层神经网络的输出公式
神经网络拟合sin
bp神经网络线性拟合
神经网络拟合sin函数
神经网络拟合任意函数
神经网络拟合函数有噪声
bp神经网络做拟合
神经网络拟合效果不好