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神经网络bp算法推导
CPN+
神经网络
与
BP
+网络有何联系和不同?
答:
相比之下,BP
神经网络
采用的是
反向传播算法
进行训练,通常包含一个或多个隐藏层,在训练过程中通过不断地调整网络权重和阈值来使损失函数最小化。BP神经网络适用于处理非线性问题,可广泛应用于分类、回归等任务。总的来说,CPN+神经网络相对于BP神经网络具有更加复杂的网络结构和竞争机制,而其训练方法也...
bp网络神经
预测 是干吗用的?
答:
BP就是后传
神经网络
算法,可以用来预测股票价格走势(要求已知过去一段时间内的股票最高、最低、收盘、开盘价等信息)、当然也可以用来预测科学工程上的问题。属于高等数学的范畴,很多看似随机或没有明显规律的数据,都可以尝试使用
BP算法推导
出未来可能出现的数据。一般使用MATLAB软件编写此类算法。
matlab的遗传
算法
优化
BP神经网络
答:
步骤:未经遗传
算法
优化
的BP神经网络
建模 1、 随机生成2000组两维随机数(x1,x2),并计算对应的输出y=x1^2+x2^2,前1500组数据作为训练数据input_train,后500组数据作为测试数据input_test。并将数据存储在data中待遗传算法中使用相同的数据。2、 数据预处理:归一化处理。3、 构建BP神经网络...
神经网络算法
可以解决的问题有哪些
答:
BP
神经网络算法
在理 论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定,灵活性很大,在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许 多领域都有着广泛的应用前景。工作原理人工神经...
前馈
神经网络
和
BP算法
是一个意思吗?
答:
前馈网络是一种
神经网络
结构,比如多层感知器,rbf网络。bp是一种神经网络的学习算法。通常,前馈网络用的都是
bp算法
。但是,前馈网络不一定用bp算法,也可以用别的比如hebb算法进行训练。bp算法也可以用在其他类型网络的训练。
数据分析任务:一元回归、
神经网络
和自由探索
答:
易
神经网络神经网络
是一种自主学习的方法,可以用来优化数据分析的结果。本文将介绍
BP
和ELMAN神经网络的原理和应用,以及如何选择最优方案。自由探索自由探索是数据分析中的重要环节,可以帮助读者更好地理解数据和发现新的规律。本文将提供几个关键词,帮助读者展开探索和学习,展示自己的见解和知识。娱乐环节娱乐...
有哪位大神知道
BP神经网络
变学习率学习
算法
在Matlab中怎么实现啊?_百 ...
答:
当误差以减小的方式趋于目标时,说明修正方向正确,于是步长(学习速率)增加,因此学习速率乘以增量因子Ir_inc,使学习速率增加;而当误差增加超过设定的值C倍时,说明修正过头,应减小步长,因此学习速率乘以减量因子Ir_dec,使学习速率减少.其他情况学习速率则不变。Matlab 里有对应的变学习速率的函数。
bp
net=...
bp算法
在深度
神经网络
上为什么行不通
答:
BP算法
存在的问题:(1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下,误差校正信号越来越小。(2)收敛到局部最小值:尤其是从远离最优区域开始的时候(随机值初始化会导致这种情况的发生)。(3)一般,我们只能用有标签的数据来训练:但大部分的数据是没标签的,而大脑可以从没有标签的的数据中学习。深度
神经网
...
深度学习具体学什么?
答:
透过
神经网络
拓扑理解逻辑回归分类 透过神经网络拓扑理解Softmax回归分类 透过神经网络隐藏层理解升维降维 剖析隐藏层激活函数必须是非线性的原因 神经网络在sklearn模块中的使用 水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑 BP
反向传播算法
需要学习的有:BP反向传播目的 链式求导法则
BP反向传播推导
不同激活函数在反向...
BP算法
、BP
神经网络
、遗传算法、神经网络这四者之间的关系
答:
这四个都属于人工智能算法的范畴。其中
BP算法
、BP
神经网络
和神经网络 属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。神经网络模拟人类大脑神经计算过程,可以实现高度非线性的预测和计算,主要用于非线性拟合,识别,特点是需要“训练”,给一些输入,告诉他正确的输出。若干次后,再给新的输入,神经...
棣栭〉
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