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神经网络怎么实现函数拟合
matlab
神经网络
答:
net=newff(pr,[3,2],{'logsig','logsig'}); %创建 一个bp
神经网络
net.trainParam.show = 10; %显示训练迭代过程 net.trainParam.lr = 0.05; %学习速率0,05 net.trainParam.goal = 1e-10; %训练精度 net.trainParam.epochs = 50000; %最大训练次数 net = train(net,...
matlab中的BP
神经网络
答:
实际上,经过训练之后,
神经网络
就
拟合
了输入和输出数据之间的
函数
关系。只要训练的足够好,那么这个拟合的关系就会足够准确,从而能够预测在其他的输入情况下,会有什么样的输出。如果要预测t=[6 7]两点的R值,先以t=[1 2 3 4 5]作为输入,R=[12 13 14 14 15]作为输出,训练网络。训练完成之后...
线性
拟合
一般采用的方法是
答:
线性拟合一般采用的方法是基于最小二乘法拟合函数、基于pyplot拟合函数、基于
神经网络拟合函数
。线性拟合是曲线拟合的一种形式。设x和y都是被观测的量,且y是x的函数:y=f(x;b),曲线拟合就是通过x,y的观测值来寻求参数b的最佳估计值,及寻求最佳的理论曲线y=f(x;b)。当函数y=f(x;b)为...
如何
用线性
拟合
?
答:
线性拟合一般采用的方法是基于最小二乘法拟合函数、基于pyplot拟合函数、基于
神经网络拟合函数
。线性拟合是曲线拟合的一种形式。设x和y都是被观测的量,且y是x的函数:y=f(x;b),曲线拟合就是通过x,y的观测值来寻求参数b的最佳估计值,及寻求最佳的理论曲线y=f(x;b)。当函数y=f(x;b)为...
什么是线性
拟合
?
答:
线性拟合一般采用的方法是基于最小二乘法拟合函数、基于pyplot拟合函数、基于
神经网络拟合函数
。线性拟合是曲线拟合的一种形式。设x和y都是被观测的量,且y是x的函数:y=f(x;b),曲线拟合就是通过x,y的观测值来寻求参数b的最佳估计值,及寻求最佳的理论曲线y=f(x;b)。当函数y=f(x;b)为...
一个三层的BP
神经网络
可以以任意精度逼近一个任意给定的连续
函数
...
答:
这是正确的。根据universal approximate theorem, 前馈
神经网络
,只需具备单层隐含层和有限个神经单元,就能以任意精度
拟合
任意复杂度的
函数
。单隐含层和输入输出层,一共也就是最典型的三层bp网络。并且根据无穷级数,任意一个连续函数都可以用n个带权的多项式进行逼近,就像泰勒展开式一样。如果有一个3层...
有关matlab拟和
函数
和求解一元二次偏微分方程的问题,请专家帮忙解答,谢 ...
答:
网络的效果验证 我们将原数据回带,测试网络效果:ty=sim(net,[x1;x2]);我们使用图像来看网络对非线性
函数
的
拟合
效果 figure plot3(x1,x2,F,'rd');hold on;plot3(x1,x2,ty,'b-.');view(113,36)title('可视化的方法观察准确RBF
神经网络
的拟合效果')xlabel('x1')ylabel('x2')zlabel('...
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 ...
线性
拟合
是什么意思?
怎么
用?
答:
线性拟合一般采用的方法是基于最小二乘法拟合函数、基于pyplot拟合函数、基于
神经网络拟合函数
。线性拟合是曲线拟合的一种形式。设x和y都是被观测的量,且y是x的函数:y=f(x;b),曲线拟合就是通过x,y的观测值来寻求参数b的最佳估计值,及寻求最佳的理论曲线y=f(x;b)。当函数y=f(x;b)为...
如何
利用人工
神经网络
或遗传算法解决实际问题
答:
目前可以做的一般有:分类.
函数拟合
压缩.图象识别 等等, 其实说到底,所有的都能归于第2点--函数拟合.一般如果输入与输出是有强烈关系的,网络都能找得到这个关系.例如病人的特征作为输入,判断这个是否为病人,一般都是可以的.业务背景知识强,才能把
神经网络
运用到实际中.另外,还需要把
实现
问题转换为数学...
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