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神经网络神经元数量和层数
神经网络
算法原理
答:
3、Kohonen
网络
Kohonen网络或自组织特征映射网络含有两层,一个输入缓冲层用于接收输入模式,另一个为输出层,输出层的
神经元
一般按正则二维阵列排列,每个输出神经元连接至所有输入神经元。连接权值形成与已知输出神经元相连的参考矢量的分量。4、Hopfield网络 Hopfield网络是一种典型的递归网络,这种网络通常...
如何提高
神经网络
的外推能力
答:
神经网络
对训练样本区间范围内的样本有较好的泛化能力,而对于训练样本确定的范围外的样本不能认为有泛化能力。常规的几种增强泛化能力的方法,罗列如下:1、较多的输入样本可以提高泛化能力;但不是太多,过多的样本导致过度拟合,泛化能力不佳;样本包括至少一次的转折点数据。2、隐含
层神经元数量
的选择,...
BP
神经网络
每次训练结果不一样是怎么回事?
答:
优劣势:BP
神经网络
无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间
层数
、各层的
神经元个数
可根据具体情况任意设定,并且随着结构的差异其性能也有所不同。但是BP神经网络也存在以下的一些主要缺陷。①学习速度慢,即使是一个简单的问题,...
什么是
神经网络
法?
答:
神经网络
的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足 - 有太多因素需要考虑:训练的算法、体系结构、每层的
神经元个数
、有多少层、数据的表现等,还有其它更多因素。因此,随着时间越来越重要,大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。Conclusion --- 希望您可以通过本文对神经...
神经网络
计算机简介
答:
人脑的
神经元和
神经键
数量
庞大,大约有140亿神经元和10亿多神经键,其计算速度惊人,相当于每秒1000万亿次的电脑运行能力。
神经网络
计算机通过模拟这些神经元的结构,构建出大量的并行分布式网络。它不仅包含多个处理器,还拥有类似于神经节点的组件,这些节点之间通过复杂的连接进行信息交流。这种并行运算方式...
汽车发动机开环和闭环的区别
答:
图2 简单前馈
神经网络
示意图 每
层神经元
只接受上层输出,结果只传给下一层,没有反馈。稍微复杂点的如图3。 图3 squeeze net MATLAB 示例 前馈神经网络是相对于循环神经网络(Recurrent Neural Network)而言,后者具有反馈,后面我们也会介绍。 那么问题来了,前馈神经网络因为没有反馈,如何表达动态系统(Dynamic System)的...
建立BP
神经网络
地面沉降预测模型
答:
隐单元数目太多会导致学习时间过长,误差不一定最佳,也会导致容错性差、不能识别以前没有看到的样本,因此一定存在一个最佳的隐单元数。研究通过一次编程比较了隐
层神经元个数
分别为5、10、15、20、25、30、40时训练速度及检验精度。图4.2 BP
神经网络
程序框图 (3)网络训练及检验 BP网络采用梯度...
基于Matlab和BP
神经网络
的固体火箭 发动机比冲性能的预测
答:
1 BP
神经网络
模型 BP网络由于结构简单,具有较强的非线性映射能力,是应用最为广泛的一类神经网络。BP神经网络的学习过程分为信息的正向传播过程和误差的反向传播过程两个阶段。外部输入的信号经输入层、隐含层的
神经元
逐层处理向前传播到输出层,给出结果。如果在输出层得不到期望输出,则转入逆向传播过程,将实际值与...
Matlab的小问题
神经网络
最少几层?
答:
可以只有输入层和输出层。但是对于BP
网络
来说一般至少有一个隐层。在你的那个例子中,n指的是隐层的
神经元个数
,2指的是输出层的神经元个数。输入层在绝大部分书籍中不认为是单独的一层。
前馈型
神经网络
中的各个层之间是()的,反馈型神经网络中各个层之间是...
答:
反馈型
神经网络
中各个层之间是循环连接的(recurrent),节点可以与同一层的或之前层的节点相连,信息可以沿任意方向流经网络。这种反馈机制使得网络可以处理时间序列和递归数据,例如语音识别、预测语音、自然语言处理等任务。前馈型神经网络是一种最早出现的神经网络,它由各层次的
神经元
组成,在网络中各个...
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