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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...

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。。。...

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。...

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...

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...

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。

x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368 78534 80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 1058...

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