66问答网
所有问题
当前搜索:
神经网络怎么实现函数拟合
matlab中
如何
用
神经网络
求得数据
拟合函数
?
答:
我是做这个方向的,
神经网络拟合
出的曲线是没有相应的
函数
的,他是根据许多的权重值,阀值和偏置值的训练确定的曲线。还有什么相关问题可以问我,我的QQ378257104。
神经
元
网络
概述
答:
输入层如同接收器,数据的旅途从这里开始,隐藏层则如大脑的思维中枢,通过Sigmoid、ReLU等激活
函数
处理信息,而输出层则负责生成最终的结果。构建
神经网络
,关键在于定义其结构,如层数、每层的神经元数量和连接方式,隐藏层数的多少决定了网络的复杂度,而节点的选择需兼顾防止欠
拟合
和过拟合的平衡。前向...
人工
神经网络
之BP模型算法
实现
答:
用人工神经 网络进行数据分析处理,能够得到更加接近真实的
拟合
曲线 。 在人工
神经网络
发展中,P网络可以对具有非线性连续转移
函数
B基于以上理论,现对B模型进行程序
实现
,文采用的平台是 P本Vsati20,iluo08usd 数据库是Acsc编程语言。设计流程如图2ces撑,所示。 2模型实现 .21.界面设计 ...
bp
神经网络
回归过
拟合
,
如何
处理?用L1正则化还是dropout?
答:
BP
神经网络
的过
拟合
问题是神经网络训练中常见的问题之一。针对这个问题,可以采取许多方法来解决,例如使用L1正则化和dropout方法。这两种方法都可以用于控制神经网络的复杂性,防止过拟合。L1正则化是通过在损失
函数
中添加权重的L1范数来
实现
的。这个方法可以减少权重的数量,并且可以将一些权重降为0,从而实现...
CNN(卷积
神经网络
)是什么?
答:
然而在
神经网络
中,模版的参数是训练出来的,我认为是纯数学意义的东西,很难理解为在频域上还有什么意义,所以我不认为神经网络里的卷积有滤波的作用。接着谈一下个人的理解。首先不管是不是卷积神经网络,只要是神经网络,本质上就是在用一层层简单的
函数
(不管是sigmoid还是Relu)来
拟合
一个极其复杂的...
可以输出
拟合函数
的
神经网络
框架
答:
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。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工
神经
元处于激活或抑制二种不同的状态,这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值...
大神们
如何
用Matlab
神经网络
拟合
出一个两输入一输出的曲线 公式我...
答:
不用
神经网络
这么麻烦,matlab里面有一个专门用来做拟和的语句吧。没记错的话是polyfit
通过哪些参数看
神经网络拟合
出来的
函数
效果?神经网络拟合时
如何
确定隐藏...
答:
主要看均方误差和其百分比(准确率)。假如你
拟合
出来是ui,计算(yi-ui)^2的平均值,然后计算这个平均值与yi平均值的比(也就是均方误差百分比),当然用1减去这个百分比就是准确率了。一般也会画一幅图,把yi和ui分别用不同的颜色或者符号表示出来,直观对比。拟合时的隐含层节点数目前没有一个...
自己
如何
从零开始构建一个
神经网络
?
答:
3.数据预处理:收集到的数据需要进行预处理,包括清洗、标准化、归一化等,以便于
神经网络
的训练。4.设计网络结构:根据你的问题和数据,你需要设计一个合适的神经网络结构。这包括选择合适的层数、每层的神经元数量、激活
函数
等。5.初始化权重和偏置:神经网络的权重和偏置需要初始化。常见的初始化方法...
用matlabBP
神经网络
做多元线性回归,求问各参数的
拟合
值
怎么
看?
答:
这个要看你选择的激活
函数
,若是你的激活函数为非线性函数,那就不可能得到各参数的
拟合
值。如果你所选用的激活函数是线性函数,那么就可以先把输出的表达式写出来,即权向量和输入的矩阵乘积。得到表达式后就可以得到相应参数的拟合值了
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜