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神经网络输入归一化
神经网络
训练样本
输入
前是不是一定要做
归一化
处理,我的样本数据最大的1...
答:
对,一般是经过
归一
处理的,目的是减小大数对结果的影响。确实最小的会变成0,最大的是1.这并不会影响结果的,因为你用
神经网络
是做回归或分类,变成0没影响的。
bp
神经网络输入
输出参数需要
归一化
吗?
答:
从理论上将,BP
网络
对其
输入
无限制,因此对输入变量可以不
归一化
。但是还是建议归一化到一个统一范围,这样做的目的是为了一开始就使各变量的重要性处于同等地位
sigmoid函数有
归一化
的功能,如果选用其作为BP的激活函数还需要对
输入
样...
答:
在使用 sigmoid 函数作为 BP
神经网络
的激活函数时,必须对
输入
样本进行
归一化
处理。虽然 sigmoid 函数具有归一化的功能,但是它仅能对输入的数据进行非线性变换,不能确保输入数据的分布在特定范围内。如果输入数据的范围较大,可能会导致 BP 神经网络的训练过程变得缓慢或者出现梯度消失问题。因此,在使用 ...
神经网络
是不是都要
归一化
!
答:
归一化
,就是为了限定你的
输入
向量的最大值跟最小值不超过你的隐层跟输出层函数的限定范围。比如,你的隐层的传递函数为logsig,那么你的输出就在0~1范围内,如果你的传递函数为tansig,你的隐层的输出在-1~·范围内,用归一化,这也是为了你的隐层传递函数的输出着想。标准化,只是对数据进行了统...
关于BP
神经网络
的数据
归一化
的问题
答:
如果输出的数据较小的时候应该不用
归一化
,我做过一些这方面的,输出数据都比较小,没有归一化过。但是如果
输入
数据归一化而输出数据要远远大于输入数据时,权值的调整范围可能也要足够大才能达到预期误差效果,所以在输出过大的情况下可能需要归一化,具体情况可以自己编一个小程序试下,看看效果。
神经网络
,最大值和最小值
归一化
,是什么意思?
答:
归一化
normalisation就是指把实际概率和为1的几个值,根据计算出来的过程值(可能经过了某种变换、放缩,导致其不是真实值)进行放缩,使得其和的值为1.比如在朴素贝叶斯里面,计算条件概率时候,可以把展开后的分母去掉(因为它是一个定值),直接用正反的条件概率求分子的值,比如最后求出来是<0.4,0....
神经网络
的初始权值和阈值为什么都
归一化
0到1之间呢或是
答:
j}.initFcn)初始化权重矩阵和偏置。前馈
网络
的初始化权重通常设为rands,它使权重在-1到1之间随机取值。这种方式经常用在转换函数是线性函数时。initnw通常用于转换函数是曲线函数。它根据Nguyen和Widrow[NgWi90]为层产生初始权重和偏置值,使得每层
神经
元的活动区域能大致平坦的分布在
输入
空间。
神经网络
的初始权值和阈值为什么都
归一化
0到1之间呢
答:
因为
神经
元的传输函数在[0,1]之间区别比较大,如果大于1以后,传输函数值变化不大(导数或斜率就比较小),不利于反向传播算法的执行。反向传播算法需要用到各个神经元传输函数的梯度信息,当神经元的
输入
太大时(大于1比如),相应的该点自变量梯度值就过小,就无法顺利实现权值和阈值的调整)。传输函数...
在线等matlab的BP
神经网络
预测问题?
答:
归一化
有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算,首先基本度量单位要同一,
神经网络
是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练(概率计算)和预测的,归一化是同一在0-1之间的统计概率分布;当所有样本的
输入
信号都为正值时,与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小,从而导致学习...
BP
神经网络
做预测时,一定要
归一化
吗,怎样反归一化得到最后的结果_百 ...
答:
当数据差距很大的时候,必须要
归一化
!pnt=mapminmax('apply',pt,ps)或=mapstd('apply',pt,ps)仿真后反归一化格式则为:out=mapminmax('reverse',An,ts)或=mapstd('reverse',An,ts);其中An为sim函数的输 出
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