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神经网络输出层的函数
BP
神经网络
,
输出层
采用线性
函数
和非线性函数区别大嘛?或者是预测精度会...
答:
具体选取一般跟你神经网络的用途有关系,也就是说你期望的输出到底是什么有关系。一般现在多分类问题,最后输出概率的,
输出层激活函数都是softmax函数
。二分类问题,输出标签的话,用sigmoid函数也可以。你要是输出值是具体一个算的值,跟概率什么的都没有关系,那用线性函数直接输出也行。比如你这是一...
神经网络
中的SIGMOID
函数
的意义?
答:
SIGMOID函数的这些特性
,使得它在神经网络中扮演了至关重要的角色,不仅决定了模型的表达能力,也影响着训练的效率。在深度学习的探索中,SIGMOID函数就像是一个调和剂,将线性与非线性完美融合,为我们揭示了数据背后的复杂世界。
BP
网络的输出层
是如何实现的?
答:
BP
神经网络
具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维
函数
映射能力,解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR,XOR)和一些其他问题。从结构上讲,BP网络具有输入层、隐藏层和
输出层
;从本质上讲,BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。
神经网络输出层
用
sigmoid函数
能否做函数拟合
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。——仅个人观点 ...
tansig
函数
matlab怎么用
答:
tansig
函数
是神经网络层传递函数。传递函数将
神经网络层的
净输入转换为净
输出
。tansig()使用格式:A = tansig(N,FP) %净输出 N——净输入,s-by-q矩阵(列)向量 FP——函数的参数结构(可以忽略)例如:>> n = -5:0.01:5;>> plot(n,tansig(n))>> set(gca,'dataaspectratio',[1 ...
如何用python和scikit learn实现
神经网络
答:
输出
:一个训练好的
神经网络
(a trained neural network) 3.1初始化权重(weights)和偏向(bias):随机初始化在-1到1之间,或者-0.5到0.5之间,每个单元有一个偏向 3.2对于每一个训练实例X,执行以下步骤: 3.2.1:由输入层向前传送,输入->输出对应的计算为: 计算得到一个数据,经过f
函数
转化作为下一
层的
输入,f函数为...
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:
输入层有两个,样本数为1000 p=[p1;p2];目标(
输出
)数据矩阵,待拟合的关系为简单的三角
函数
t = cos(pi*p1)+sin(pi*p2);对训练集中的输入数据矩阵和目标数据矩阵进行归一化处理 [pn, inputStr] = mapminmax(p);[tn, outputStr] = mapminmax(t);建立BP
神经网络
net = newff(pn, tn, ...
浅层
神经网络
,激活
函数
答:
z为正时,导数等于1;z为负时,导数等于0;z为0时,导数是没有定义的。好处:优点:缺点:for j=1,...,K 做二分分类, 激活
函数
很适合作为
输出层的
激活函数,其他所有单元都用ReLU函数。 tanh函数几乎在所有场合都更加优越 最常用的默认激活函数是ReLU 如果使用线性激活函数,那么
神经网络
...
LMBP
神经网络
参数,net.trainParam.mu及其相关。
答:
bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm');建立BP
神经网络
, 12个隐
层神经
元,4个
输出神经
元 tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输
函数
tranferFcn属性 'logsig'
输出层
采用Sigmoid传输函数 trainFcn属性 'traingdx' 自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向...
深入理解BP
神经网络
答:
神经网络的
基本组成单元是神经元。神经元的通用模型如图所示,其中常用的激活
函数
有阈值函数、sigmoid函数和双曲正切函数。 神经元的输出为: 神经网络是将多个神经元按一定规则联结在一起而形成的网络,如图 所示。 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
。
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