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bp神经网络激活函数
小波
神经网络
答:
BP神经网络
的神经元如图2所示:其中,
激活函数
为Sigmoid函数,表达式为:2.1小波变换 小波变换是以 Fourier 分析为基础的一种新的数学变换手段,它克服了 Fourier变换的局限性以及加窗 Fourier 变换的窗口不变的缺点。小波变换主要通过伸缩和平移实现多尺度细化,突出所要处理的问题细节,有效提取局部信息。...
深入理解
BP神经网络
答:
神经网络
的基本组成单元是神经元。神经元的通用模型如图所示,其中常用的
激活函数
有阈值函数、sigmoid函数和双曲正切函数。 神经元的输出为: 神经网络是将多个神经元按一定规则联结在一起而形成的网络,如图 所示。 从图 可以看出,一个神经网络包括输入层、隐含层(中间层)和输出层。
...函数有归一化的功能,如果选用其作为
BP
的
激活函数
还需要对输入样本进...
答:
在使用 sigmoid 函数作为
BP 神经网络
的
激活函数
时,必须对输入样本进行归一化处理。虽然 sigmoid 函数具有归一化的功能,但是它仅能对输入的数据进行非线性变换,不能确保输入数据的分布在特定范围内。如果输入数据的范围较大,可能会导致 BP 神经网络的训练过程变得缓慢或者出现梯度消失问题。因此,在使用 ...
神经网络
——
BP
算法
答:
BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法,现实任务中使用神经网络时,大多是在使用BP算法进行训练[2],包括最近炙手可热的深度学习概念下的卷积神经网络(CNNs)。
BP神经网络
是这样一种神经网络模型,它是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成,它的
激活函数
采用sigmoid函数,采用BP算法训练的多层...
深入浅出
BP神经网络
算法的原理
答:
BP利用处处可导的
激活函数
来描述该层输入与该层输出的关系,常用S型函数δ来当作激活函数。我们现在开始有监督的
BP神经网络
学习算法:1、正向传播得到输出层误差e =>输入层输入样本=>各隐藏层=>输出层 2、判断是否反向传播 =>若输出层误差与期望不符=>反向传播 3、误差反向传播 =>误差在各层显示=>...
神经网络
:损失
函数
详解
答:
解释如下:损失函数是指一种将一个事件,在一个样本空间中的一个元素,映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数。深度学习之损失函数与
激活函数
的选择在深度
神经网络
(DNN)反向传播算法(
BP
)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。其中使用的损失函数是均方差,而...
激活函数
sigmoid、tanh、relu
答:
常见的
激活函数
:sigmoid,tanh,relu。sigmoid是平滑(smoothened)的阶梯函数(step function),可导(differentiable)。sigmoid可以将任何值转换为0~1概率,用于二分类。细节可以 参考 。公式:导数:导数2:图(红色原函数,蓝色导函数):当使用sigmoid作为激活函数时,随着
神经网络
隐含层(hidden layer)...
一文彻底搞懂
BP
算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)
答:
该层的输出分别为: 和 。输出层只有一个神经元 :。该层的输入为:即:因为该网络要解决的是一个二分类问题,所以输出层的
激活函数
也可以使用一个Sigmoid型函数,
神经网络
最后的输出为: 。在1.1节里,我们已经了解了数据沿着神经网络前向传播的过程,这一节我们来介绍更重要的反向传播的计算...
rbf
神经网络
原理
答:
rbf
神经网络
原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间,这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间,而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后,这种映射关系也就确定了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的,即网络的输出是隐单元输出的线性加权和,此处的权即为网络可调参数。其中,隐含层的作用是...
BP神经网络
的原理的BP什么意思
答:
所以误差逆传播神经网络也简称BP(Back Propagation)网。随着“模式顺传播”和“误差逆传播”过程的交替反复进行。网络的实际输出逐渐向各自所对应的期望输出逼近,网络对输入模式的响应的正确率也不断上升。通过此学习过程,确定下各层间的连接权值后。典型三层
BP神经网络
学习及程序运行过程如下(标志渊,...
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