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bp神经网络传递函数作用
BP神经网络
matlab工具箱中的激励函数(
传递函数
),训练函数,学习函数
答:
激励函数用于神经元由输入计算输出的,而训练函数和学习函数是基于误差,来修改权值和阈值的
,再就完成了一次训练,然后继续迭代,知道达到迭代次数或满足精度。然而,学习函数和训练函数的功能貌似很相近,至于具体区别,正在纠结着我呢
深入理解
BP神经网络
答:
BP网络
采用的
传递函数
是非线性变换函数——Sigmoid函数(又称S函数)。其特点是函数本身及其导数都是连续的,因而在处理上十分方便。为什么要选择这个函数,等下在介绍BP网络的学习算法的时候会进行进一步的介绍。S函数有单极性S型函数和双极性S型函数两种,单极性S型函数定义如下:f(x)=1/1+e−...
BP神经网络
的原理的BP什么意思
答:
图4.1 三层
BP网络
结构 (1)输入层 输入层是网络与外部交互的接口。一般输入层只是输入矢量的存储层,它并不对输入矢量作任何加工和处理。输入层的
神经
元数目可以根据需要求解的问题和数据表示的方式来确定。一般而言,如果输入矢量为图像,则输入层的神经元数目可以为图像的像素数,也可以是经过处理后的...
BP神经
算法是什么?能给点既通俗易懂又比较详细的回答吗
答:
其基本思想是:由所给的输入、输出模式对通过
作用
于
神经网络
来建立线性方程组,运用高斯消元法解线性方程组来求得未知权值,而未采用传统
BP网络
的非线性函数误差反馈寻优的思想。 2.2 改进算法的具体步骤 对给定的样本模式对,随机选定一组自由权,作为输出层和隐含层之间固定权值,通过
传递函数
计算隐层...
细胞
神经网络
的神经元
答:
净输入 通过
传递函数
(Transfer Function)f (·)后,便得到第j个
神经
元的输出 :(5.14)式中f(·)是单调上升函数,而且必须是有界函数,因为细胞传递的信号不可能无限增加,必有一最大值。5.4.2
BP网络BP
算法由数据流的前向计算(正向传播)和误差信号的反向传播两个过程构成。正向传播时,...
如何通过人工
神经网络
实现图像识别
答:
一、
BP 神经网络
BP 网络是采用Widrow-Hoff 学习算法和非线性可微转移
函数
的多层网络。一个典型的BP 网络采用的是梯度下降算法,也就是Widrow-Hoff 算法所规定的。backpropagation 就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP 网络结构如图所示。我们将它用向量图表示如下图所示。其中:对于第k 个模式对,...
关于matlab中
BP神经网络
使用train
函数
的问题,求救,T.T
答:
函数newff建立一个可训练的前馈
网络
。输入参数说明:PR:Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值;Si:第i层
神经
元个数;TFi:第i层的
传递函数
,默认函数为tansig函数;BTF:训练函数,默认函数为trainlm函数;BLF:权值/阀值学习函数,默认函数为learngdm函数;PF:性能函数,默认函数为mse函数。
请问大神:
函数
拟合神经网络(fitnet)是
BP神经网络
吗?在线等待中。_百度...
答:
是BP神经网络,是一个只有一个隐含层的
的BP神经网络
。nntraintool中的fitnet open fitnet 命令打开MATLAB中fitnet中的函数:可以看到,里面使用了feedforwardnet()函数,这是建立BP神经网络的新函数,用以替代newff()函数。在feedforwardnet()函数中,隐藏层和输出层的
传递函数
分别是'tansig'和‘purelin’...
在使用
BP神经网络
时 数据进行标准化或归一化有什么区别吗
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...
dnn是什么意思
答:
使用sigmoid激活函数(
传递函数
),在
BP
反向传播梯衰减累积下,到底层时梯度基本为0。无法对时间序列上的变化进行建模。对于样本的时间顺序对于自然吾言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。CNN(卷积
神经网络
)主要针对DNN存在的参教数量膨胀问题,对千CNN,并不是所有的上下层神经元都能直接相连,而是...
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