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神经网络bp算法推导
BP神经网络
函数选择
答:
神经网络
不同的网络有这不同的训练函数,BP神经网络有两种训练函数,trainbp(),利用
BP算法
训练前向神经网络。trainbpx(),利用快速BP算法训练前向神经网络,即采用了动量或自适应学习,可减少训练时间,tansig函数是神经元的传递函数,与训练函数无关,在trainbp()函数中含有要训练神经元的函数。求...
神经网络
的代数
算法
在全局最小值分析中如何应用?
答:
2.1 生物启示</:从生物学角度探索人工神经元的灵感来源。2.2 人工神经元模型</2.2.1 单输入单输出</: 简要介绍基本模型的构建。2.2.2 多输入单输出</: 深入探讨多维度输入的处理方式。2.3
神经网络
结构</: 介绍不同类型网络的组织架构。第3章:代数算法</3.1
BP算法
的局限</:探讨传统...
神经网络bp算法
答:
data数据问题 newff参数有问题。如要指定隐结点数和输出结点数,target不要往里放。自己查matlab的help吧
bp神经网络算法
后的结果看不懂,都是英文,预测值怎么弄出来,高手指导一...
答:
p_test=[...];out=sim(net,p_test)训练结束后用验证样本检验
网络
的预测效果,...是验证数据的输入,模型会自动给出预测输出值,将预测值与真实值对比看看模型是否可信...
监督学习是不是
bp算法
?
答:
监督学习是你给定的数据它们都有标签,然后训练完了之后你再用别的不带标签的数据输进去,系统给你算出一个标签出来,这里的标签可以是离散的,也可以是连续
的 BP算法
是优化
神经网络
的一种算法,它是利用链式法则和反向求导来实现的 两个性质不一样 ...
基于时间序列matlab
的BP神经网络
预测
答:
BP网络训练图:P = [1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009];%输入向量 T = [115.4 212.1 259.7 251.8 352 463.4 509 558 614 700 696 712];%期望输出 Z=[2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020]创建两层
的BP网络
:net = newff([1998...
如何快速学习
神经网络算法
识别验证码
答:
有关SVM和
BP神经网络
的
算法
部分,大家最好还是去网上搜下相关的Paper,这样你才能知道什么算法能解决什么问题,以及它大概的原理是什么样子的,有能力的同学可以去对
推导
下这两个算法。实践在问题分析部分我们已经对验证码识别的大概思路有了一个了解,那么这部分则主要正对上面所述部分进行具体实现。
bp神经网络
收敛问题
答:
当然是越慢。因为已经接近最低点,训练也进入误差曲面的平坦区,每次搜索的误差下降速度是减慢的。这一点可以在BP
神经网络
的误差调整公式上看出。事实上收敛速度逐渐减慢,这是正常的,如果一定要避免这种情况,可以自适应改变学习率。由于传统
BP算法
的学习速率是固定的,因此网络的收敛速度慢,需要较长的...
第一篇提出
BP神经网络
的论文是哪一篇?
答:
最初是86年,Rumelhart和McCelland领导的科学家小组在《平行分布式处理》一书中,对具有非线性连续变换函数的多层感知器的误差反向传播
BP算法
进行了详尽的分析,实现了Minsky关于多层网络的设想。一般引用的话,无需引用第一篇,只需引用介绍
BP网络
的文献即可。最开始的文献往往理论不完善。反而阅读意义不大...
神经网络
为什么计算量大?
答:
因为
神经网络
比如
BP算法
,是用梯度下降的方法来找到误差最小点,需要经过几千,几万,甚至更多,才能达到收敛。所以训练时间非常长。
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