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神经网络拟合复杂曲线
经纬度的数据参与
神经网络
分析,怎么数据处理
答:
默认设置)训练停止(
拟合
倾向)图横坐标目标值纵坐标
网络
输图做归完美四幅都
曲线
应该角线图两问题 1. validation数据拟合太能网络存拟合重新训练 2. 数据量太少validationtest都两点所两幅图基本说明问题 -
MATLAB
拟合
的
神经网络
那个Performance的每次都是 epoch为个位数_百度...
答:
图中
曲线
显示的是均方误差,越小,说明系统得到的输出与作为监督的输出值的差别越小。图中蓝色线的值最好,它是对训练数据的
拟合
结果;红色线是对测试数据,最差。训练集效果好,测试集效果差,就称为过拟合了。
一个关于BP
神经网络
的问题,matlab中神经网络工具箱的初始权值和阀值是...
答:
例如你用BP
神经网络
来
拟合曲线
,找到输入值与输出值之间的线性规律,那么在训练的过程中这个拟合的曲线会不断的调整其参数和权值直到满足几个预设条件之一时训练停止。虽然这个训练出来的结果有时候会有一定误差,但都在可以接受的范围内。缩小误差的一个方法是需要预先设置初始参数,虽然每次依然会得到不一...
神经网络
优缺点,
答:
自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工
神经网络
计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测,其应用前途是很远大的。(2)具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。(3)具有高速寻找优化解的能力。寻找一个
复杂
问题的优化解,往往需要很大的计算量,利用一个针对某...
神经网络
中隐层越多计算越
复杂
吗
答:
一 隐层数 一般认为,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认为不一定能有效降低),提高精度,但也使
网络复杂
化,从而增加了网络的训练时间和出现“过
拟合
”的倾向。一般来讲应设计
神经网络
应优先考虑3层网络(即有1个隐层)。一般地,靠增加隐层节点数来获得较低的误差,其训练效果要比增加隐层数更...
...我所知道的比如插值,回归等
拟合复杂
函数的效果不好,
神经网络
虽...
答:
但是在控制着要去实用实时性太差,还不如线性的积分法,动态系统( 难以得到样本)中用泰勒级数还可以,静态的系统里就多了,但是
神经网络
这个对样本需求量太大了,最小二乘和多项式还是能接受的非线性拟合能力最好的数学模型是什么? 我所知道的比如插值,回归等
拟合复杂
函数的效果不好,神经网络虽 ...
simulink可以做什么 知乎
答:
simulink功能十分强大,主要是用于仿真,库里面有各种各样的工具箱,每个工具箱都对应了一个应用领域。有模糊控制、
神经网络
、
曲线拟合
、OPC通讯、鲁邦控制、有限状态机、信号处理、图像处理、物理建模等,还可以支持一些智能开源硬件。
深度学习的职业发展方向有哪些?
答:
四是缺乏因果推理能力,图灵奖得主、贝叶斯
网络
之父Judea Pearl指出当前的深度学习不过只是“
曲线拟合
”。五是存在可解释性问题,由于内部的参数共享和
复杂
的特征抽取与组合,很难解释模型到底学习到了什么,但出于安全性考虑以及伦理和法律的需要,算法的可解释性又是十分必要的。因此,深度学习仍需解决以上问题。二、深度...
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...
matlab中高精度数据
拟合
方法有哪些
答:
一般的数据
拟合
,传统的lsqcurvefit和lsqnonlin,如果较新的方法就很多了,比如
神经网络
,小样本的一般是GRNN和灰色神经网络,大样本下更多选择了,BP、SVM等等,还可以有遗传算法等等
棣栭〉
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