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神经网络输入归一化
(6)离散化、
归一化
、标准化
答:
(之字形逼近与直接逼近);数据的
归一化
不是万能的,在实际使用中,通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化 的,包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、
神经网络
等。但是对于决策树则不适用,一个节点是否分裂,与其值的绝对大小没有关系。 标准化:神经网络每一层的
输入
...
matlab
神经网络
一直训练不好。
答:
(1) [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)——将数据X
归一化
到区间[YMIN,YMAX]内,YMIN和YMAX为调用mapminmax函数时设置的参数,如果不设置这两个参数,这默认归一化到区间[-1, 1]内。标准化处理后的数据为Y,PS为记录标准化映射的结构体。【例1】Matlab命令窗口
输入
:X=12+8*randn(6,8); ...
神经网络
预测最大值大于样本最大值,如何反
归一化
?
答:
各自的
归一化
格式如下:[pn,ps]=mapminmax(P)或=mapstd(P) %P是
输入
向量 [tn, ts]=mapminmax(t)或=mapstd(t) %t 是目标向量 在训练完后,对测试样本归一化格式为: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=...
RBF
神经网络
,数据量纲一样,还用
归一化
么?
答:
首先,
归一化
不能提高精度,他只是减少了较大值对输出的影响。做归一主要目的是能找一个同一的标准,虽然在结果上(指数字上)有了提高,但是实际结果没有大的变化。精度提高,那得用好的算法。
神经网络
Kohonen模型
答:
此外,网络通过对输入模式的反复学习,可以使连接权矢量空间分布密度与输入模式的概率分布趋于一致,即连接权矢量空间分布能反映输入模式的统计特征。 2.网络权值初始化 因为
网络输入
很可能出现在中间区,因此,如果竞争层的初始权值选择在输入空间的中间区,则其学习效果会更加有效。 3.邻域距离矩阵 SOM网络中的
神经
元可以...
sigmoid函数的BP
神经网络
,训练样本是不是要
归一化
?
答:
要。如果不
归一化
,会导致绝对值大的变量的梯度很容易大于绝对小的变量。从而导致梯度下降的方向出现偏颇。归一化之后,求每个变量的梯度相对公平。
神经网络
模型不收敛,有哪些可能的原因?
答:
当
神经网络
模型陷入不收敛的困境,你可能需要考虑以下11个关键因素:首先,数据预处理的忽视可能导致模型无法有效学习。记得先对数据进行
归一化
,无论是零均值归一化还是线性函数归一化,都能帮助模型更好地处理
输入
范围。检查输出结果的疏忽同样重要。训练过程中要密切关注每一步的输出,尤其是在处理图像时,...
不要把
归一化
和标准化混为一谈
答:
但
归一化
和标准化并不是同一个东西,存在以下差异:在使用梯度下降的方法求解最优化问题时, 归一化/标准化后可以加快梯度下降的求解速度,即提升模型的收敛速度。所以像之前提到的线性回归、逻辑回归、
神经网络
等使用梯度下降法求解最优参数的算法,
输入
数据需要做归一化/标准化处理,提升模型收敛速度。一些...
神经网络
训练好之后,在预测时还需要进行
归一化
吗
答:
如果训练时做了
归一化
,预测时就要做归一化
神经网络
专业术语基本介绍
答:
(d)近似生物
神经
激活函数Softplus:f(x)=log[1+exp(x)] (3)后面两个函数对比Sigmoid函数好在三点: ①单侧抑制 ②相对宽阔的兴奋边界 ③稀疏激活性 (重点,可以看到红框里前端状态完全没有激活)4.局部响应
归一化
(LRN:Local Response ...
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