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Bp神经网络

Back Propagation BP (Back Propagation)神经网络,即误差反传误差反向传播算法的学习过程,由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息,并传递给中间层各神经元;中间层是内部信息处理层,负责...

用样本去训练一个BP网络,然后用新的样本作为输入,再通过这个已经训练好的BP网络,得到的数据就是仿真的结果,这就是BP网络仿真。我们训练一个BP网络就好像是在训练一个神经系统,然后用这个已经具备分析能力的神经系统去分析事情,这就是为什...

前馈神经网络就是一层的节点只有前面一层作为输入,并输出到后面一层,自身之间、与其它层之间都没有联系,由于数据是一层层向前传播的,因此称为前馈网络。 BP网络是最常见的一种前馈网络,BP体现在运作机制上,数据输入后,一层层向前传播,然...

样本变量不需要那么多,因为神经网络的信息存储能力有限,过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃。如果样本数量过多,应增加隐层节点数或隐层数目,才能增强学习能力。一、隐层数一般认为,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认为不一定能有...

1、BP神经网络,指的是用了“BP算法”进行训练的“多层感知器模型”。 2、感知器(MLP,Multilayer Perceptron)是一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上,可以解决任何线性不可分问题。 3、多层感知器就是指得...

神经网络本身的优化过程,实际上是对一组更加有效的层节点值进行选择。这个问题的回答,于是可以用两个很极端的例子来思考。一种情况是,只有一个节点。那么这个方程就变成了一个非常简单的线性方程y=ax+b的形式。其中a和b就是权值和偏置。在这...

收敛和迭代算法有关。 反向传播算法是定义一个误差er(往往是输出结果与预想结果之间的某个范数),然后求出满足误差极小的权向量。如果把误差看成一个连续函数(泛函)的话,求对权向量各分量的偏导为0即可,但是实际上它是离散的,所以我们需...

额。。。 一种启发式的改进就是,为学习速率选用自适应值,它依赖于连续迭代步骤中的误差函数值。 自适应调整学习速率的梯度下降算法,在训练的过程中,力图使算法稳定,同时又使学习的步长尽量地大,学习速率则是根据局部误差曲面作出相应的调整。...

神经网络的样本若输入网络,默认情况下会将样本随即分为3类:训练样本,确认样本和测试样本。确认检查值默认是6,它的意思是指随着网络利用训练样本进行训练的过程中,确认样本的误差曲线连续6次迭代不在下降。这时训练终止(这只是训练终止条件...

你所说的应该是输入数据的预处理 即pre-processing,你使用ST Nueral Networks的话,里面有自动的预处理,你输入定性数据(nominal variable)后,软件可以自动预处理后转化为神经网络可以识别的数值. 或者你自己设置 例1 根据年鉴记载的某些地区经度,...

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