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神经网络反归一化
关于matlab的BP
神经网络
答:
隐含神经元数,输出层数,设定节点传递函数的参数,训练的次数,训练的误差目标值,学习速率,通常在0到1之间;3、预测并分析,根据之前归一化的标准,对预测结果进行
反归一化
,得到结果,对误差进行输出,也可以作图,看预测值和真实值能否吻合,还可以在
神经网络
训练完成后的对话框中看MSE和R方。
matlab
神经网络
工具箱训练出来的函数,怎么输出得到函数代码段_百度知 ...
答:
用公式计算测试数据[x1;x2]的输出,输入要归一化,输出
反归一化
in = mapminmax('apply',[x1;x2],inputStr);y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;y1=mapminmax('reverse',y,outputStr);用bp
神经网络
验证计算结果 out = sim(net,in);out1=mapminmax('reverse',out,outputStr);...
关于MATLAB中BP
神经网络
模型训练后的验证
答:
[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)其中P,T分别为原始输入和输出数据,minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。mint和maxt分别为T的最小值和最大值。我们在训练
网络
时如果所用的是经过
归一化
的样本数据,那么以后使用网络时所用的新数据也应该和样本数据接受相同的预处理,这就要用...
神经网络
bp算法可以对样本进行预测,具体是预测什么?
答:
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。2、对数函数转换,表达式如下:y=log10(x)说明:以10为底的对数函数转换。3、反余切函数转换,表达式如下:y=atan(x)*2/PI
归一化
是为了加快训练
网络
的收敛性,可以不进行...
在线等matlab的BP
神经网络
预测问题?
答:
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。2、对数函数转换,表达式如下:y=log10(x)说明:以10为底的对数函数转换。3、反余切函数转换,表达式如下:y=atan(x)*2/PI
归一化
是为了加快训练
网络
的收敛性,可以不进行...
Science评论:人工智能需要真实的生物大脑机制吗?
答:
与大脑皮层的神经回路相比,
神经网络
模型做了许多简化,同时也加入了另外一些受到脑神经科学启发的结构,比如
归一化
处理以及注意力模型。但是一般来说,我们所熟知的关于神经元的所有东西(结构、类型以及关联性等等特征)都被排除在了神经网络模型之外。目前科学家们并不清楚,对于神经网络这个人工智能模型而言,哪些生物神经结构...
使用matlab读取数据进行BP
归一化
处理中,不知如何分列读取?
视频时间 1:35
Pytorch_循环
神经网络
RNN
答:
首先导入头文件,读取乘客数据,做
归一化
处理,并将数据切分为测试集和训练集,与之前不同的是加入了create_dataset函数,用于生成序列数据,序列的输入部分,每个元素中包括两个特征:前一个月的乘客量prev和月份值mon,这里的月份值并不是关键特征,主要用于在例程中展示如何使用多个特征。第一步:实现...
怎样用
归一化
确定一个取值的界限
答:
3、反余切函数转换,表达式如下:y=atan(x)*2/PI 关于用premnmx语句进行
归一化
:premnmx语句的语法格式是:[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)其中P,T分别为原始输入和输出数据,minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。mint和maxt分别为T的最小值和最大值。premnmx函数用于将
网络
的...
急!
神经网络
建模后各个输入变量对输出的敏感性分析
答:
我觉得首先应该将8个输入变量进行
归一化
处理,将有量纲的不同输入量变成可以相互比较的无量纲量,然后再依次等幅度改变8个变量归一化后的数值,改变一个变量时另外的变量不变,看看这个改变对结果的影响如何,结果变化大的就敏感,结果小的就不敏感。这都是我空想的,对不对我就不知道啦,你自己再想想...
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