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神经网络拟合函数原理
图
神经网络
是大数据时代发展的必然(原创)
答:
这主要归结于前者的表达能力不如后者。Goodfellow在2013年ICML(国际机器学习大会)上发表了论文《MaxoutNetworks》(最大输出网络)。在这篇论文中证明了MaxoutNetworks能够无限逼近任意连续
函数
。也即是说,
神经网络
能够
拟合
任意连续函数,与传统机器学习相比,神经网络具有突出的表达能力优势。 ...
神经网络
中ReLU是线性还是非线性
函数
?如果是线性的话为什么还说它做激活...
答:
1、严格来说的话 ReLU算是分段线性
函数
。中间隐层激活函数采用线性函数(例如恒等变换)不好是因为,最后算下来多层网络跟单层网络一个效果。其实 激活函数的存在是为了
神经网络
更好的
拟合
目标函数而已。2、ReLU比sigmoid和tanh好是因为它的收敛速度快(sigmoid、tanh函数在自变量比较大的时候 导数很小,...
人工
神经网络
训练的目的就是使得损失
函数
最小化。()
答:
3.学习算法
神经网络
的学习也称为训练,通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数(如连接权值),使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。每个神经网络都有一个激活
函数
y=f(x),训练过程就是通过给定的海量x数据和y数据,
拟合
出激活函数f。学习过程分为有导师学习和无导师...
神经网络
不收敛和过
拟合
是一样吗?
答:
不一样。根据查询相关公开信息显示过
拟合
(over-fitting),是指模型在训练集上表现很好,在测试集上效果差,不收敛(non-convergence),指误差
函数
一直在振荡,不能趋近一个定值,没有找到局部或者全局最小值。欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。而过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太...
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...
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...
人工
神经网络
训练的目的就是使得损失
函数
最小化。()
答:
3. 学习算法
神经网络
的学习也称为训练,通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数(如连接权值),使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。每个神经网络都有一个激活
函数
y=f(x),训练过程就是通过给定的海量x数据和y数据,
拟合
出激活函数f。学习过程分为有导师学习和无...
变分自编码器VAE理论与推导
答:
在tensorflow中,采样操作被巧妙地设计,通过生成均值和方差,神经网络能够在标准正态分布上进行采样,再通过平移缩放得到隐变量Z,使得梯度能够顺利反传。这为VAE的训练提供了强大的支持。与GAN的对比</ 尽管VAE生成的图像可能略显模糊,但它的可控性是GAN难以比拟的。GAN通过
神经网络拟合
度量
函数
,生成...
神经网络
算法能
拟合
所有
函数
吗
答:
用BP
神经网络
可以
拟合
曲线的。下图就是用sim( )
函数
对BP网络进行仿真。
神经网络
过
拟合
的处理方法
答:
神经网络
过
拟合
的处理方法:1. 数据集的扩充和清洗 数据增强: 增加训练数据量,通过对数据进行旋转、翻转、缩放、裁剪等操作来生成更多样化的数据,提高模型的泛化能力。数据清洗: 剔除异常数据、噪声数据和重复数据,确保训练数据集的质量和多样性。2. 正则化(Regularization)L1/L2正则化: 向损失
函数
...
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