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Bp神经网络

就是外推的能力。 很多时候训练的网络对于训练的数据能很好的拟合,但是对于不在训练集内的数据拟合就很差强人意了。这种情况就叫泛化能力----差。也就是说可能你的网络存在过拟合的现象。

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...

因为初始权值和阈值是随机产生的。 神经网络每次结果不同是因为初始化的权值和阈值是随机的,因为每次的结果不一样,才有可能找到比较理想的结果,找到比较好的结果后,用命令save filename net;保存网络,可使预测的结果不会变化,调用时用命令lo...

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...

BP网络中 w(1,1) 表示第 1 个输入矢量在输入层和隐含层中的权值。 w(1,2) 表示第 2 个输入矢量在输入层和隐含层中的权值。 ...w(1, j ) 表示第 j 个输入矢量在输入层和隐含层中的权值。 w(2,1) :第 1 个输入矢量在隐含层和输出层中的权值。。。...

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...

1、神经网络算法隐含层的选取1.1 构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数,找到最小值和最大值,然后从最小值开始逐个验证模型预测误差,直到达到最大值。最后选取模型误差最小的那个隐含层层数。该方法适用于双隐含层网络。...

这是因为bp算法是最简单的,BP网络结构也最简单最经典。尽管有缺点,但实际应用效果还不错。其实很多其他变型网络如Elman网络实际上也用的是梯度下降法。 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...

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...

BP神经网络是ANN人工神经中的一种,常用的神经网络有BP、RBF、SOM、Hopfield等等,其功能不经相同,可总体来说ANN的主要功能是模式识别和分类训练。

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