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神经网络拟合函数
如何对数据进行线性
拟合
?如何选取?
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...
神经网络
为什么能够无限逼近任意连续
函数
?
答:
更具体地说,每个神经元的输出并非固定,而是通过激活
函数
映射到+1或-1。例如,第一个神经元可能这样输出:(0,0)输出-1,(1,1)输出+1,这正是我们用来解决异或问题的关键(神经元输出的灵活性)。通过增加隐藏层和神经元,
神经网络
的表达能力变得无限强大。它可以
拟合
任何复杂的函数,包括那些非...
matlab 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...
BP
神经网络
的非线性系统建模
答:
用训练好的BP
神经网络
预测
函数
输出,预测结果如下图3所示。BP神经网络预测输出和期望输出的误差如下图4所示。从图3和图4可以看出,虽然BP神经网络具有较高的
拟合
能力,但是网络预测结果仍有一定误差,某些样本点的预测误差较大。在上一篇文章中提到了调整隐含层节点数目、改变权值和阈值更新算法以及变学习...
为何在
神经网络
中不使用多项式
函数
答:
神经网络
中的激活
函数
的作用是引入非线性因素,使得神经网络能够
拟合
复杂的函数关系。多项式函数,尤其是高次多项式函数,虽然具有很强的表征能力,能够拟合非常复杂的数据分布,但也存在一些问题。首先,高次多项式函数的复杂度过高,参数过多,这很容易导致过拟合问题。过拟合是指模型在训练数据上表现很好,...
matlab
神经网络
工具箱训练出来的
函数
,怎么输出得到函数代码段_百度知 ...
答:
目标(输出)数据矩阵,待
拟合
的关系为简单的三角
函数
t = cos(pi*p1)+sin(pi*p2);对训练集中的输入数据矩阵和目标数据矩阵进行归一化处理 [pn, inputStr] = mapminmax(p);[tn, outputStr] = mapminmax(t);建立BP
神经网络
net = newff(pn, tn, [200,10]);每10轮回显示一次结果 net....
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...
如何定义
神经网络
问题的评价
函数
?
答:
其中y_pred是预测概率分布,y_true是真实概率分布。准确率(Accuracy)是一种常用的分类问题的评价
函数
,它衡量的是预测正确的样本数占总样本数的比例。准确率的计算方法是将预测正确的样本数除以总样本数,公式如下:Accuracy = Correct Predictions / Total Predictions 请注意,对于不同的
神经网络
问题,...
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...
MATLAB
神经网络
的目录
答:
第1章 BP
神经网络
的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性
函数拟合
11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络...
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