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神经网络的权重如何确定
BP
神经网络
连接权值
如何确定
答:
确认方法: 统计学认为,在统计中计算平均数等指标时,对各个变量值具有权衡轻重作用的数值就称为权数
。 例子:求下列数串的平均数 3、4、3、3、3、2、4、4、3、3、 一般求法为(3+4+3+3+3+2+4+4+3+3)/10=3.2 加权求法为(6*3+3*4+2)/10=3.2 其中3出现6次,4出现3次,2出现1次.6、3、1就...
神经网络
权值
怎么确定
?
答:
神经网络的权值是通过对网络的训练得到的
。如果使用MATLAB的话不要自己设定,newff之后会自动赋值。也可以手动:net.IW{}= ; net.bias{}=。一般来说输入归一化,那么w和b取0-1的随机数就行。神经网络的权值确定的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息,这意味着参数梯度不应该为0。参...
神经网络
参数
如何确定
答:
隐层节点选按经验选取,一般设为输入层节点数的75%
。如果输入层有7个节点,输出层1个节点,那么隐含层可暂设为5个节点,即构成一个7-5-1 BP神经网络模型。在系统训练时,实际还要对不同的隐层节点数4、5、6个分别进行比较,最后确定出最合理的网络结构。②、初始权值的确定 初始权值是不...
BP
神经网络
中初始权值和阈值的设定
答:
3、在BP神经网络中,阈值也是一个变化值。权值是层与层神经元之间的,阈值是神经元内的
。同权值类似,都需要设定初始值。通过训练网络,对权重和阈值进行修正都,最终达到局部最优。4、不是说把W改成B就可以,而是在调节权值的时候就会不断更新阈值(阀值是错别字)因此阈值只会出现1。预设2。5、实...
BP
神经网络如何
自定义
权重
值?
答:
0到1之间随即定,然后根据最速下降法或者遗传算法对其进行优化即可。
BP
神经网络
中,
如何
设定神经元的初始连接
权重
以及阀值?
答:
这个
权重
是随机设定的。在网络训练的过程中沿着误差减小的方向不断进行调整。针对这个权重的随机性不
确定
的缺点,有人提出了用遗传算法初始化BP的初始权重和阈值的想法,提出了遗传
神经网络
模型,并且有人预言下一代的神经网络将会是遗传神经网络。希望对你有所帮助。你可以查看这方面的文献 ...
bp
神经网络
训练完成以后,
如何
知道
权重
和偏差值具体都是多少?
答:
输入到隐层权值: w1=net.iw{1,1} 隐层阈值: b1=net.b{1} 隐层到输出层权值: w2=net.lw{2,1}; 输出层阈值: b2=net.b{2}
深度
神经网络
中最上面一个隐层到输出层之间
的权重
和偏移量
如何
计算?
答:
说的
确定
应该就是训练方法吧,
神经网络的
权值不是人工给定的。而是用训练集(包括输入和输出)训练,用训练集训练一遍称为一个epoch,一般要许多epoch才行,目的是使得目标与训练结果的误差(一般采用均方误差)小到一个给定的阈值。以上所说是有监督的学习方法,还有无监督的学习方法。
神经网络
已知输入输出,
怎么
获得输入对输出
的权重
–
答:
每个
权重
都在连接节点的内部一般都是xxx{y}.weights
神经网络
算法
答:
所以当 S 型神经元和感知器本质上是相同的,但S型神经元在计算处理
如何
变化
权重
和偏置来使输出变化的时候会更加容易。 有了对S型神经元的了解,我们就可以介绍
神经网络的
基本结构了。具体如下: 在⽹络中最左边的称为输⼊层,其中的神经元称为输⼊神经元。最右边的,即输出层包含有输出神经元,在图中,输出...
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