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bp神经网络算法详解
bp神经网络
怎么求权值
答:
net.iw{1,1}=W0;net.b{1}=B0;net.iw{1,1}=W0;输入层和隐层间的权值,net.b{1}=B0输入层和隐层间的阈值.BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播
算法
训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络。
BP神经网络
具有...
bp神经网络
是有监督还是无监督
答:
基本原理 人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程,仅通过自身的训练,学习某种规则,在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统,人工神经网络实现其功能的核心是算法。
BP神经网络
是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为
BP算法
,它...
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...
bp神经网络
为什么可以拟合任意非线性函数
答:
使得网络输出逐渐逼近真实的sin函数值。经过足够多的迭代训练后,
BP神经网络
就可以很好地拟合这个非线性函数了。总之,BP神经网络通过采用非线性激活函数、多层网络结构和反向传播
算法
等技术手段,可以逼近任意非线性函数。这使得BP神经网络在回归、分类等任务中具有广泛的应用前景。
BP神经网络
的非线性系统建模
答:
在这种情况下,可以建立
BP神经网络
表达这些非线性系统。该方法把未知系统看成黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出。 本文要拟合的非线性函数是 该函数的图形如下图1所示。回顾上一篇文章建立
BP网络
的
算法
流程,进行具有非线性函数...
前馈神经网络、
BP神经网络
、卷积神经网络的区别与联系
答:
区别:一、计算方法不同 1、前馈神经网络:一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,并输出给下一层.各层间没有反馈。2、
BP神经网络
:是一种按照误差逆向传播
算法
训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络:包含卷积计算且具有深度结构的前馈...
极端气温、降雨-洪水模型(
BP神经网络
)的建立
答:
根据1958~2007年广西西江流域极端气温、极端降雨和梧州水文站洪水数据,以第5章相关分析所确定的显著影响梧州水文站年最大流量的测站的相应极端气候因素(表4.22)为输入,建立人工神经网络模型。 4.5.1.1
BP神经网络
概述 (1)基于
BP算法
的多层前馈网络模型 采用BP算法的多层前馈网络是至今为止应用最广泛的神经网络,在多层...
关于
神经网络BP算法
的输入问题
答:
2.训练:你告诉网络 A情况下应该输出A1 B情况下应该输出B1 C情况下应该输出C1 ...A+B情况下应该输出AB1 3.测试:你问网络A+B+C情况下,应该输出多少?在哪里下子(就是[x,y]是多少?)网络就根据前面
BP
训练的结果自动算出你要的坐标。用Matlab
神经网络
工具箱做吧,不是很难。另外,五子棋的...
BP算法
、
BP神经网络
、遗传算法、神经网络这四者之间的关系
答:
这四个都属于人工智能算法的范畴。其中
BP算法
、
BP神经网络
和神经网络 属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。神经网络模拟人类大脑神经计算过程,可以实现高度非线性的预测和计算,主要用于非线性拟合,识别,特点是需要“训练”,给一些输入,告诉他正确的输出。若干次后,再给新的输入,神经...
如何通过人工
神经网络
实现图像识别
答:
这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机,用神经网络识别图像的问题。 一、
BP 神经网络
BP 网络是采用Widrow-Hoff 学习
算法
和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP 网络采用的是梯度下降算法,也就是Widrow-Hoff 算法所规定的。backpropagation 就是指的为...
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