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elman神经网络
Elman神经网络
学习问题
答:
1、你是参考别人的代码修改的吧?报错信息的意思是:input_train、output_train这两个变量没有定义。2、你应该在之前对这两个变量进行赋值,即将训练数据的输入和输出做成矩阵形式,以一列为一个样本,再赋值给这两个变量。3、训练
Elman神经网络
可以用train()或者adapt()。4、两个函数不同之处在于,t...
全局逼近和局部逼近
神经网络
答:
3、RBF神经网络使用局部指数衰减的非线性函数(高斯函数就是一种典型的函数)对非线性输入输出映射进行局部逼近。4、预测效果较好的一般有:GRNN神经网络、RBF神经网络。局部逼近网络由于只需调整局部权值,因此训练速度较快,拟合精度也较高。
Elman神经网络
。5、rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构...
Elman神经网络
的介绍
答:
Elman神经网络
是 J. L. Elman于1990年首先针对语音处理问题而提出来的,是一种典型的局部回归网络( global feed forward local recurrent)。
Elman神经网络
和回声状态网络哪个好
答:
BP等前馈型
神经网络
是将动态时间建模问题变为静态空间建模问题,同时还需对模型结构进行定介,特别是随系统阶次的增加或阶次未知,迅速扩大的网络结构使网络学习的收敛速度减慢,并造成网络输入节点过多、训练困难及对外部噪声敏感等弊病。
Elman
回归神经网络是在BP网络基本结构的基础上,通过存储内部状态使其...
预测 一般有哪些方法
神经网络
答:
预测效果较好的一般有:1、GRNN
神经网络
、RBF神经网络。局部逼近网络由于只需调整局部权值,因此训练速度较快,拟合精度也较高。2、
Elman神经网络
。由于Elman神经网络的承接层的延时算子,使得网络可以记忆历史信息,这正好与时间序列预测的原理相同,极其适于应用于时间序列预测。
elman神经网络
能够解决的问题,还有其他什么网络能够更好的解决_百度知...
答:
在MATLAB中,直接使用net=newgrnn(P,T,spread)就能以非常快的速度设计出一个GRNN网络,其进行训练及预测时,效果非常好,不会比
elman神经网络
差。扩展常数SPREAD不能太小,才能使部分径向基神经元能够对输入向量所覆盖的区间产生相应,但也不能太大,否则计算困难。可以通过试凑来获得最佳扩展常数。
神经网络
的分类和粗略讲解-附思维导图
答:
多层前馈(径向基、BP等):如径向基函数(RBF)网络,通过高斯函数增强非线性处理,如GRNN和PNN,分别用于回归和分类问题。 反馈
神经网络
,如RNN的动态记忆和Hopfield网络的联想存储,为处理时间序列和记忆问题提供关键支持,特别是
Elman网络
和Boxel脑模型(BSB)。自组织网络则展现独特的学习方式:竞争神经...
[机器学习]人工
神经网络
答:
级联相关网络和
Elman网络
则涉及网络结构的自适应学习,Elman网络引入了时间依赖性。深度学习中,
神经网络
通过增加隐藏层来增强模型的表示能力,尤其是深度信念网络和卷积神经网络等方法,通过预训练和权共享策略,使得多层网络能够在大量参数中有效地学习和收敛,进行更深层次的数据表示和特征学习。
神经网络
智能控制的理论研究和应用进展有哪些新成果?
答:
第1章详细回顾了神经网络智能控制的理论研究与应用现状,为后续章节打下坚实基础。第2章则梳理了必要的基础知识,为读者构建理论框架。从第3章至第6章,作者聚焦于神经网络在复杂非线性系统和混沌系统控制中的应用,包括前馈神经网络、
Elman神经网络
和递归神经网络与自校正广义预测控制的结合,展示了其在...
怎样在matlab中建立
elman神经网络
?
答:
S2=1;%输出曾的
神经
元个数为1 S1=10;%中间层有10个神经元 net=newelm([-2,2],[S1,S2],{'tansig','purelin'});net.trainParam.epochs=100;%设定次数 net=train(net,Pseq,Tseq);y=sim(net,Pseq);预测 P=randn(12,2);T=randn(12,2);threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 ...
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