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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...

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...

问题就是测试集上表现不好,训练集上(train)的最小均方误差看上去收敛了,然鹅测试集上的(test)

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。...

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...

样本必须是按列排布的,即一列为一个样本,并且一个输入样本对应一个输出样本。因此,两个矩阵的列数必须相等。可以用:isequal(size(input,2),size(output,2); 来检查input和output是否符合要求。 BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Ru...

给你一个我的程序,如果自己做不了可以联系我:1526208341 动量梯度下降算法训练 BP 网络 训练样本定义如下: 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络...

正是因为每次权值和阈值的初值都不一样,所以使用相同的权值修正公式,计算出来的结果都不一样。当然这个初值也可以自己设置,方法如下: net.IW{1,1}=W1;net.LW{2,1}=W2;net.b{1}=B1;net.b{2}=B2;一般就用newff函数建立网络即可。newff函数的格...

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...

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...

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