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神经网络拟合函数
什么是BP
神经网络
?
答:
经反复学习,最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下:1、从训练集中取出某一样本,把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后,得到
神经网络
的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。4、将误差逐层反向回传至之前各层,并按一定原则将误差信号加载到连接权值上,使整个...
基于改进的BP人工
神经网络
算法的软土地基沉降预测
答:
输入输出数据变换为[0,1]区间内的值的归一化预处理变换式为 温州浅滩软土工程特性及固结沉降规律研究 式中:xi为输入或输出数据;xmin、xmax为最值; 为输入或输出数据的归一化值。B P
神经网络
模型的训练曲线如图5.1 7所示。本书所建立的改进的B P神经网络模型之
拟合
/预测值与实测值列于表5....
“深度学习”和“多层
神经网络
”的区别
答:
新的结构还包括了:LSTM,ResNet等。新的方法就多了:新的激活
函数
:ReLU,新的权重初始化方法(逐层初始化,XAVIER等),新的损失函数,新的防止过
拟合
方法(Dropout, BN等)。这些方面主要都是为了解决传统的多层
神经网络
的一些不足:梯度消失,过拟合等。--- 下面是原答案 --- 从广义上说深度学...
matlab如何
拟合
得到5个自变量,一个因变量的
函数
,急求!高手请相助,分数...
答:
多数都不是用线性关系可以描述的。2 自行构建函数关系式,使用非线性
拟合函数
nlinfit,还有诸如fittype lsqcurvefit之类的函数,但是你得自己想函数表达式。我通常采用的方式是使用人工
神经网络
工具箱进行处理。通过调整BP参数得到比较满意的结果。但是这种做法产生的是一个数学模型,而不是具体的函数表达式。
神经网络
到底能干什么?
答:
神经网络
利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系(近似),然后利用这样的权值关系进行仿真,例如输入一组数据仿真出输出结果,当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内。例如预报天气:温度 湿度 气压等作为输入 天气情况作为输出利用历史得输入输出关系训练出神经网络,然后利用这样的神经网络...
为什么Matlab
神经网络
里面会有聚类分析,模式识别,还有fitting tools...
答:
我的理解是
神经网络
可以 用于预测,模式识别,聚类,fitting tools是MATLAB自带工具箱 模式识别与分类 都是基于原始数据通过学习训练网络 来预测新的数据源,通过预测结果来确定属于哪一类。真正的聚类分析是给定初始点迭代通过计算类间距离确定属于哪一类,谱系聚类和kmeans聚类。而神经网络倾向于 有监督学习...
RBF
神经网络
预测和训练结果差距很大
答:
RBF训练时的样本要有代表性,如果实际预测时的输入与训练样本差得远,就类似于我们做
函数拟合
时的外插一样,误差大是可以理解的。
matlab多元
拟合
,有4个自变量
答:
不算解答,给个建议,因为这类问题本身无解。先看看每个单一变量和y的关系图:plot(x(:,i),y)看看什么图形 观察图形然后做适当的变量变换后进行多元线性回归 线性回归本质上是找出大体的关系
如何使用matlab 2014a 做数据曲线
拟合
答:
3、选择网络参数,点击next,选择训练集和测试集数量,点next,选隐藏层节点个数。4、训练数据,点next,选train。5、绘制
拟合
曲线,训练完成后电机plot fit 训练结果参数在训练完后自动弹出
神经网络
工具箱可以用command写,请搜索关键字matlab 神经网络工具箱
函数
。方法三、用polyfit函数写 polyfit函数...
神经网络
,隐含层节点数越多,遗传算法适应
函数
越小!这是怎么回事?_百度...
答:
1.为什么
神经网络
还要用遗传算法啊?为什么不是反向传播?隐含层节点的数目理论上是超参数,针对不同问题,不同数目的隐含层效果都不一样,一般还是得试错法。2.如果最后一定要用遗传算法,那隐含层节点就组成你用来进行各种交叉、变异操作的权重(基因)向量。那这个向量的长度取决于你的目标
函数
,目标...
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