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神经网络输入归一化
神经网络
输出都同一组数据,是什么原因?
答:
最大的可能性是没有
归一化
。具体原因见下:下面这个是经典的Sigmoid函数的曲线图:如果不进行归一化,则过大的
输入
x将会导致Sigmoid函数进入平坦区,全部趋近于1,即最后隐层的输出全部趋同。输出层是个purelin,线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。使用matlab进行归一化通常使用mapminmax函数,...
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
什么是批次
归一化
答:
批次
归一化
(Batch Normalization)是一种常用的
神经网络
正则化技术,旨在加速神经网络的训练过程并改善其性能。深度神经网络 在神经网络中,数据通常会被
输入
到每一层的神经元中进行计算和传递。批次归一化通过对每个批次的数据进行归一化处理,使得数据的分布保持在较小的范围内,有助于网络的稳定和训练的...
神经网络
得出的结果几乎是同一个值是什么意思
答:
最大的可能性是没有
归一化
。具体原因见下: 下面这个是经典的Sigmoid函数的曲线图: 如果不进行归一化,则过大的
输入
x将会导致Sigmoid函数进入平坦区,全部趋近于1,即最后隐层的输出全部趋同。输出层是个purelin,线性组合后的输出层输出当然也 ...
Matlab问题
神经网络
中将所有向量都量化到[-1,1]的范围内是哪种数据...
答:
premnmx 是matlab
神经网络
工具箱里专门将原始数据
归一化
到[-1,1]之间的命令 这个在网页上很容易得到验证 它的具体做法是:2*(p-pmin)/(pmax-pmin)-1 p是原始数据,pmax,pmin分别是原始数据的最大值和最小值 具体原理我不知道,但我知道这个公式就是matlab神经网络工具箱里使用的,将原始...
卷积
神经网络
通俗理解
答:
归一化
层(Batch Normalization):在CNN中对特征的归一化 切分层:对某些(图片)数据的进行分区域的单独学习 融合层:对独立进行特征学习的分支进行融合 请点击
输入
图片描述 卷积
神经网络
(CNN)-输入层 ① CNN的输入层的输入格式保留了图片本身的结构。② 对于黑白的 28×28的图片,CNN 的输入是一个 ...
在卷积
神经网络
中,卷积核要具备哪些特点
答:
非线性激活函数:卷积
神经网络
中的卷积层通常会使用非线性激活函数,如ReLU(Rectified Linear Unit)等。这些非线性激活函数使得网络具有非线性表达能力,能够更好地处理复杂的
输入
数据。批量
归一化
:在卷积神经网络中,卷积核通常会使用批量归一化(Batch Normalization)技术来提高模型的稳定性。批量归一化技术...
bp
神经网络
与ts模糊神经网络对比
答:
层次不同,特点不同。1、层次不同。bp
神经网络
是包含三个层次(
输入
层,中间层,输出层)的神经网络。而ts模糊神经网络是包含五个层次(输入层,模糊化层,模糊推理层,
归一化
层,解模糊输出层)的神经网络。2、特点不同。bp神经网络其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。ts模糊...
神经网络
预测模型输出预测结果为什么总在0-1之间
答:
模型
归一化
,预测肯定也要反归一化。输出再反归一化就好了。比如,一组训练的数据,有最大值max,最小值min,假设区间长度cd=max-min。归一化就是(x-min)/cd,反归一化就是x*cd+min
BP
神经网络
预测的输出怎么逆
归一化
?
答:
例如你的
输入
格式是b=(a-amin)/(amax-amin);则反
归一化
需要知道amax和amin是多少,用一个语句可求:a=b*(amax-amin)+amin。其中amax和amin都是归一化之前的最大或最小值。
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