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神经网络数学表达式
循环
神经网络
(RNN)简介
答:
LSTM意为长短时记忆网络 (Long Short-Term Memory Network,LSTM) ,可以有效地解决简单
神经网络
的梯度消失和爆炸问题 在LSTM中,与GRU主要有两点不同 同样,先从
数学
公式入手,对LSTM的前向传播过程进行了解 基于数学公式的过程,可将LSTM CELL的前向传播过程总结为(图片借用于nndl):LSTM Cell的...
请问
神经网络
里面的代价函数是什么意思?
答:
下面是就是神经网络中代价函数J(Θ)J(Θ)的表达式
,看起来还是稍微有点复杂。这个表达式到底在计算什么?下面我们先用一个简单的例子来分开一步步计算一下。 J(Θ)=−1m∑i=1m∑k=1K[y(i)klog((hΘ(x(i)))k)+(1−y(i)k)log(1−(hΘ(x(i)))k)]+λ2m∑l=1L−1∑i=1sl∑j=1sl+1...
神经网络
算法
答:
S型神经元使用 S 型函数,也叫Sigmoid function函数,我们用它作为激活函数
。其表达式如下: 图像如下图所示: 利⽤实际的 σ 函数,我们得到⼀个,就像上⾯说明的,平滑的感知器。 σ 函数的平滑特性,正是关键因素,⽽不是其细部形式。 σ 的平滑意味着权重和偏置的微⼩变化,即 ∆w 和 ∆b,会从神经...
用matlab建立bp
神经网络
后,怎么写出
数学表达式
?
答:
可能不是很理解您的意思。但据我所知,bp算法是通过误差校正学习算法来对输入输出
神经
元之间的权值wij进行不断修改的,所以你只能得到权重向量。如果需要预测可以之间使用sim(net,input);net就是你建立的
网络
。如果要看权重具体的值,用net.iw和net.lw。读出来的值是cell(元胞),调用的时候用大括号...
BP
神经网络
方法
答:
BP网络可以任意逼近任何连续函数,但是它主要存在如下缺点:①从
数学
上看,它可归结为一非线性的梯度优化问题,因此不可避免地存在局部极小问题;②学习算法的收敛速度慢,通常需要上千次或更多。
神经网络
具有学习、联想和容错功能,是地下水水质评价工作方法的改进,如何在现行的神经网络中进一步吸取模糊和...
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。
神经网络
bp算法可以对样本进行预测,具体是预测什么?
答:
关于
神经网络
(matlab)归一化的整理 由于采集的各数据单位不一致,因而须对数据进行[-1,1]归一化处理,归一化方法主要有如下几种,供大家参考:(by james)1、线性函数转换,
表达式
如下:y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分别为样本的最大...
小波
神经网络
答:
BP
神经网络
的神经元如图2所示:其中,激活函数为Sigmoid函数,
表达式
为:2.1小波变换 小波变换是以 Fourier 分析为基础的一种新的
数学
变换手段,它克服了 Fourier变换的局限性以及加窗 Fourier 变换的窗口不变的缺点。小波变换主要通过伸缩和平移实现多尺度细化,突出所要处理的问题细节,有效提取局部信息。...
您好,请问RBF
神经网络
训练好的模型,可以提取出一个
数学表达式
么?
答:
神经网络
的模型是无法提取
数学表达式
的,只能打印出参数,而模型整体的表述为计算机语言并非人类语言。可以把训练出的模型保存为文件,以后可以随时调用
关于用
神经网络
建立
数学
模型的方法
答:
1、准备数据集:
神经网络
在模式识别、分类、预测等方面具有很强的学习能力和
表达
能力,在建立
数学
模型方面也能发挥重要的作用。对于要建立的数学模型,需要准备一定量的数据作为样本,包括输入数据和对应的输出数据。数据集要保证数据量足够且具有代表性,输入数据和输出数据之间具有一定的关系,能够反映实际...
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