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神经网络输入归一化
看懂自适应模糊
神经网络
(ANFIS)并附ANFIS代码
答:
ANFIS的独特性在于它的前向参数(
输入
特征的模糊化参数)和后向参数(线性方程的系数)需要优化求解,这通常通过粒子群算法、遗传算法等手段来完成。值得注意的是,ANFIS结构限制了它只能处理单变量输出,而且隶属度函数的选择和数量需要人工设定,有一定的主观性。ANFIS与BP
神经网络
的相似之处: 当所有隶属...
基于高光谱遥感的三维卷积
神经网络
分析
答:
在一维卷积
神经网络
中,内核沿一个方向移动,在二维卷积神经中,内核在二个方向上移动,而三维卷积神经网络中,内核是在三个方向移动。因此,本文通过研究
输入
不同维度的卷积神经网络方法对高光谱遥感影像地物分类进行对比,验证三维卷积神经网络较其他维度的卷积神经网络在高光谱图像分类上其特征提取、冗余度以及分类种类数量上...
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...
如何获取matlab
神经网络
隐藏层的输出?
答:
然后按照《提取
神经网络
数学表达式》里描述的,把每个 w 和b 对应起来,那就是最终的表达式了(这里建议你直接看原文,因为要贴图什么的,不方便,也不详细)。下面要注意的两个可能会让你出错的原因。(1)你得保证,数据没有做
归一化
, 2011a是需要用mapminmax自己做归一化的,但高些版本的matlab...
为什么我的BP
神经网络
的预测输出结果几乎是一样的呢
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,...
神经网络
怎么把正确和错误数据集分开训练
答:
1. 输入特征最好不相关。如果某些维输入的相关性太强,那么
网络
中与这些
输入神经
元相连的权重实际上起到的作用就是相似的,训练网络时花在调整这些权重之间关系上的力气就白费了。2. 上面说的输入的相关是指所有训练数据某些维度上相关,而不是说某些训练数据在所有维度上相关。在你举的例子中,如果...
神经网络
预测(利用机器学习算法实现准确预测未来趋势)
答:
2.数据预处理:在进行
神经网络
预测之前,我们需要对收集到的数据进行预处理。这包括数据清洗、数据转换、数据
归一化
等操作。3.划分数据集:我们需要将收集到的数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练神经网络模型,测试集用于测试模型的准确性。4.构建神经网络模型:在进行神经网络预测之前,我们需要...
【目标检测】 论文推荐——基于深度
神经网络
的目标检测
答:
此外,它为每个盒子输出一个分数,表示这个盒子包含一个对象的
网络
信任度。 为了形式化上述思想,我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值,可以写成vectorli∈R4。这些坐标是
归一化
的w. r. t.图像尺寸,以实现图像绝对尺寸...
bp
神经网络
预测模型预测民航客运量需要什么数据?
答:
其他影响因素:还可以考虑其他可能影响客运量的因素,如天气状况、节假日、特殊事件等。根据数据的可用性和需求,您可以选择合适的特征和数据源,建立适当的BP
神经网络
模型来预测民航客运量。重要的是要选择具有预测能力的特征,并进行数据的预处理和
归一化
,以提高模型的准确性和可靠性。
异构
网络
的网络选择算法的研究
答:
对于去模糊化的方法通常采用中心平均去模糊化,最后得到网络性能的评价值,根据模糊系统所输出的结果,选择最适合的网络。通常情况下,模糊逻辑与
神经网络
是相互结合起来应用的,通过模糊逻辑系统的推理规则,对神经网络进行训练,得到训练好的神经网络。在垂直切换的判决的时候,利用训练好的神经网络,
输入
相应网络的属性参数,...
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