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神经网络输出层神经元个数
BP
神经网络
中net.iw{1,1} 两个1分别代表什么意思??
答:
第一个1是指网络层数(net.numLayers);第二个1是指网络输入
个数
(net.numInputs);从第j个输入到到第i层的权重的权重矩阵(或null matrix [])位于net.iw {i,j};
神经网络
对象IW属性:该属性定义了网络输入和各输入
层神经元
之间的网络权值,属性值为NxNi维的单元数组,其中,N为网络的层数...
Bp
神经网络
,是不是数据越多,中间的隐含
层神经元
就要越多?
答:
一般来说是的 数据越多, 意味着出现的特殊情况越多 也就需要更多的
神经元
来捕捉这种特殊情况 除非是数据形态非常固定,数据越多反而影响结果,出现过拟合 这个问题其实是过拟合的一个问题
简单介绍
神经网络
算法
答:
sigmoid函数的输出 介于0和1,我们可以理解为它把 (−∞,+∞) 范围内的数压缩到 (0, 1)以内。正值越大输出越接近1,负向数值越大输出越接近0。
神经网络
: 神经网络就是把一堆
神经元
连接在一起 隐藏层 是夹在输入输入层和
输出层
之间的部分,一个神经网络可以有多个隐藏层。前馈 是指神经...
人工
神经元网络
的拓扑结构主要有哪几种?谢谢大侠~~~
答:
人工
神经网络
的模型从其拓扑结构角度去看,可分为层次型和互连型。层次型模型是将神经网络分为输入层(Input Layer)、隐层(Hidden Layer)和
输出层
(Output Layer),各层顺序连接。其中,输入
层神经元
负责接收来自外界的输入信息,并将其传递给隐层神经元。隐层负责神经网络内部的信息处理、信息变换。...
BP人工
神经网络
方法
答:
常见的激活函数为Sigmoid型。人工
神经元
的输入与输出的关系为 地球物理勘探概论 式中:xi为第i个输入元素,即n维输入矢量X的第i个分量;ωi为第i个输入与处理单元间的互联权重;θ为处理单元的内部阈值;y为处理单元的输出。常用的人工
神经网络
是BP网络,它由输入层、隐含层和
输出层
三部分组成。BP算法...
人工
神经网络
分层结构包括
答:
品牌型号:华为MateBook D15 系统:Windows 11 人工
神经网络
分层结构包括
神经元
、层和网络三个部分。1、神经元是人工神经网络最基本的单元。单元以层的方式组,每一层的每个神经元和前一层、后一层的神经元连接,共分为输入层、
输出层
和隐藏层,三层连接形成一个神经网络。2、输入层只从外部环境接...
人工
神经网络
的结构有几种
答:
人工
神经网络
的发展起源于20世纪40年代,但是真正兴起是在20世纪80年代。它从信息处理角度对人脑
神经元
网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。一个完整的人工神经网络包括输入层、隐藏层和
输出层
。输入层负责接收外部输入数据...
深入浅出BP
神经网络
算法的原理
答:
算法阐述起来比较简单,接下来通过数学公式来认识BP的真实面目。假设我们的
网络
结构是一个含有N个
神经元
的输入层,含有P个神经元的隐层,含有Q个神经元的
输出层
。这些变量分别如下:认识好以上变量后,开始计算:一、用(-1,1)内的随机数初始化误差函数,并设定精度ε,最多迭代次数M 二、随机选取第...
bp
神经网络
对输入数据和
输出
数据有什么要求
答:
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP
神经网络
模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和
输出层
(output layer)。BP网络具有高度非...
...以此想建立一个单隐层的
神经网络
,隐
层神经元个数
?
答:
一般情况下,隐
层神经元个数
是根据经验确定的,可以根据下列条件来确定 在一个最佳的隐层单元数。以下4个公式可以用于选择最佳隐层单元数时的参考公式。,其中,为样本数, 为隐层单元数,为输入单元数。如果,.(2)其中, 为输入神经元数,为之间的常数。(3,其中,为训练样本的个数。(4),其中,为输入...
棣栭〉
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5
6
7
8
10
11
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