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bp算法正向计算过程
如何直观的解释back propagation
算法
答:
大家也许已经注意到,这样做是十分冗余的,因为很多路径被重复访问了。比如上图中,a-c-e和b-c-e就都走了路径c-e。对于权值动则数万的深度模型中的神经网络,这样的冗余所导致的
计算
量是相当大的。同样是利用链式法则,
BP算法
则机智地避开了这种冗余,它对于每一个路径只访问一次就能求顶点对所有...
bp
神经网络
答:
虽然BP网络得到了广泛的应用,但自身也存在一些缺陷和不足,主要包括以下几个方面的问题。首先,由于学习速率是固定的,因此网络的收敛速度慢,需要较长的训练时间。对于一些复杂问题,
BP算法
需要的训练时间可能非常长,这主要是由于学习速率太小造成的,可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。其次...
关于
BP
的问题,请问什么是BP
答:
BP
也就是basic point的缩写也称为基点,表示万分之一。问题中的20BP和50BP意思也就是0.2%和0.5%。
bp
神经网络
答:
虽然BP网络得到了广泛的应用,但自身也存在一些缺陷和不足,主要包括以下几个方面的问题。首先,由于学习速率是固定的,因此网络的收敛速度慢,需要较长的训练时间。对于一些复杂问题,
BP算法
需要的训练时间可能非常长,这主要是由于学习速率太小造成的,可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。其次...
bp
神经网络为什么会陷入局部极小值
答:
BP算法
是由学习
过程
由信号的
正向
传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常采用误差
反向传播算法
,人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。虽然BP算法得到广泛的应用,但它也存在不足,其主要表现在训练过程不确定上,具体如下。1,训练时间较长。对于某些特殊的问题,运行时间可能需要...
反向传播算法
为什么 误差 那么定义
答:
BP算法
的基本思想是,学习过程由信号的
正向
传播与误差的反向传播两个过程组成。1)正向传播:输入样本->输入层->各隐层(处理)->输出层 注1:若输出层实际输出与期望输出(教师信号)不符,则转入2)(误差
反向传播过程
)。2)误差反向传播:输出误差(某种形式)->隐层(逐层)->输入层 其...
bp
网络有哪些优点和不足?
答:
BP算法
是由学习
过程
由信号的
正向
传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常采用误差
反向传播算法
,人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。虽然BP算法得到广泛的应用,但它也存在不足,其主要表现在训练过程不确定上,具体如下。1,训练时间较长。对于某些特殊的问题,运行时间可能需要...
bp
和ps有什么区别bp和pips的区别
答:
3.
BP算法
的优点是可以在较小的
计算
量下找到全局最优解,适用于小规模的问题。而PS算法则适用于高维、非线性、非凸等复杂问题,具有全局搜索能力和较好的鲁棒性。此外,BP算法需要提供初始权重和偏置,而PS算法则不需要。同时,PS算法的并行性较好,可以加速优化
过程
。BP和PS是两个不同的单位。1. BP...
细胞神经网络的神经元
答:
净输入 通过传递函数(Transfer Function)f (·)后,便得到第j个神经元的输出 :(5.14)式中f(·)是单调上升函数,而且必须是有界函数,因为细胞传递的信号不可能无限增加,必有一最大值。5.4.2 BP网络
BP算法
由数据流的前向
计算
(
正向
传播)和误差信号的反向传播两个
过程
构成。正向传播时,...
bp
性质是什么意思?
答:
BP是指Back Propagation(反向传播)算法,在神经网络中被广泛应用。BP性质是指
BP算法
的特性及其应用。BP异质性网络的神经元有输出神经元和隐层神经元,通过矩阵
运算
和激活函数来实现信号的传递和
计算
。BP性质主要有收敛性、泛化能力、剩余误差、过拟合等。BP算法是神经网络中最常用的算法之一,其在分类、...
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