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神经网络拟合函数
bp
神经网络
训练效果和
拟合
效果区别
答:
拟合
效果好的
神经网络
能够在新的未知数据上表现出较好的预测能力,即具备较好的泛化能力。这意味着网络能够更好地适应不同类型的数据,能够从训练集中学习到一般的规律和特征,而不只是记忆具体的样本数据。拟合效果好的网络能够更准确地预测未知数据的输出。在实际应用中,我们希望神经网络既能在训练集上...
MATLAB工具箱里的RBF
神经网络
newrb是什么算法
答:
goal-均方误差,默认值为0;spread-径向基
函数
的扩展速度,默认值为1;MN-
神经
元的最大数目,默认是Q DF-两次显示之间所添加的神经元数目,默认值为25;net-返回值,一个径向基
网络
;tr-返回值,训练纪录。该函数设计的径向基网络net可用于函数逼近。径向基函数的扩展速度spread越大,函数的
拟合
就越平滑...
神经网络
模型不收敛,有哪些可能的原因?
答:
当
神经网络
模型陷入不收敛的困境,你可能需要考虑以下11个关键因素:首先,数据预处理的忽视可能导致模型无法有效学习。记得先对数据进行归一化,无论是零均值归一化还是线性
函数
归一化,都能帮助模型更好地处理输入范围。检查输出结果的疏忽同样重要。训练过程中要密切关注每一步的输出,尤其是在处理图像时,...
人工
神经网络
概念梳理与实例演示
答:
最后, 成本
函数
常用来衡量误差,通过对比一个给定训练样本中得出的结果与预期结果的不同来评定
神经网络
的执行效果。Keras、Deeplearning4j 等开源框架让创建神经网络变得简单。创建神经网络结构时,需要考虑的是怎样将你的数据类型匹配到一个已知的被解决的问题,并且根据你的实际需求来修改现有结构。三、神经网络的类型以及...
matlab中,关于多元
函数
的
拟合
matlab程序如何书写?(4自变量1因变量)_百...
答:
题主的(4自变量1因变量)多元
函数
的
拟合
matlab程序。可以用nlinfit非线性回归函数来做(也可以用lsqcurvefit函数)。实现代码:x1=[0.55 0.65 0.65 0.65 0.65 0.55 0.55 0.55 0.65]';x2=[1.6 1.6 1.4 1.6 1.4 1.4 1.6 1.4 1.4]';x3=[20 20 20 10 10 20 20 20 ...
用BP
神经网络
做数据
拟合
回归,每次运行结果都不一致,望高人指点,谢了...
答:
大哥你这个目标要求的也太高了吧,要1e-12!1e-5,1e-6就行了。而且就训练100次由什么用,BP的话起码要3000到5000次训练,复杂问题要10000次左右,再说BP
网络
存在“殊途同归”的问题,所以每次不太一样也是正常的,只要测试误差满足要求就行了 ...
解释sigmoid为什么会导致梯度消失
答:
但是随着
神经网络
层数的加深,优化
函数
越来越容易陷入局部最优解(即过
拟合
,在训练样本上有很好的拟合效果,但是在测试集上效果很差),并且这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优。利用有限数据训练的深层网络,性能还不如较浅层网络。同时,另一个不可忽略的问题是随着网络层数增加,“梯度消失”(或者...
lstm
神经网络
训练时如何减小误差
答:
lstm
神经网络
训练时如何减小误差:istm神经网络主要通过结合
函数
本身的曲线的特点对加速度进行误差补偿。加速度计受其零偏、温度等影响明显,直接影响导航系统的精度,需要研究补偿方法,提高加速度计的测量精度。鉴于神经网络具有高效的曲线
拟合
功能和优越的逼近复杂非线性函数的特点,提出了基于BP神经网络的加...
线性
函数
为什么不能做隐藏层的激活函数
答:
因为:非线性激活
函数
可以拓展
神经网络
的表达能力。如果用线性激活函数,多层的神经网络和单层的就没有区别,只能表达线性逻辑。严格来讲 ReLU函数算是分段线性函数。中间隐层激活函数选用线性函数(例如恒等函数)不好,是因为算下来多层网络和单层网络一个效果。其实激活函数的存在是为了神经网络更好的
拟合
...
拟合
运算的方法有什么?
答:
7. 回归分析:这是一种统计方法,用于估计两个或多个变量之间的关系。常见的回归分析方法包括线性回归、多元回归和逻辑回归等。8. 机器学习:这是一种复杂的
拟合
方法,它使用算法来学习数据的模式。常见的机器学习方法包括决策树、支持向量机和
神经网络
等。以上只是一些常用的拟合运算方法,实际上还有许多...
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