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bp神经网络原理
人工
神经网络
之
BP
模型算法实现
答:
科技信息. 计算机与网络 人工袖经网络之B模型算法实坝 P西南林业大学刘鑫赵家刚(讯作者)刘絮子 通[摘要]P网络模型误差反向传播算法,B有效的解决了权值调整问题,也是至今为止应用最广泛的
神经网络
。因此,本文介绍了B P的网络模型算法理论,并通过c≠言对该算法进行实现,≠语可根据不同样本数据...
rbf
神经网络原理
答:
rbf
神经网络原理
是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间,这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间,而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后,这种映射关系也就确定了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的,即网络的输出是隐单元输出的线性加权和,此处的权即为网络可调参数。其中,隐含层的作用是...
结合神经元生物模型,说明
神经网络
的工作
原理
答:
神经网络
的拓扑结构是指神经元之间的连接方式 在生物神经网络中,神经元之间的连接是确定且复杂的,这种连接方式使得神经元能够以各种方式组合起来,实现各种不同的功能。在人工神经网络中,拓扑结构则可以根据需要进行设计和调整,以实现特定的任务或目标。总的来说,神经网络的工作
原理
是基于神经元的生物...
matlab
BP神经网络
答:
从
原理
上来说,
神经网络
是可以预测未来的点的。实际上,经过训练之后,神经网络就拟合了输入和输出数据之间的函数关系。只要训练的足够好,那么这个拟合的关系就会足够准确,从而能够预测在其他的输入情况下,会有什么样的输出。如果要预测t=[6 7]两点的R值,先以t=[1 2 3 4 5]作为输入,R=[12 ...
bp
算法在人工
神经网络
中的作用是什么?
答:
BP
(Back Propagation)算法是一种常用的人工
神经网络
训练算法,是通过反向传播来调整神经网络权值的算法。在人工神经网络中,BP算法的作用是帮助神经网络对输入的数据进行学习,并通过学习来调整神经网络的权值,以使得神经网络能够较好地对未知数据进行预测。
神经网络原理
及应用
答:
判断xjwij是否大于阈值θi 5. 什么是阈值?临界值。神经网络是模仿大脑的神经元,当外界刺激达到一定的阈值时,神经元才会受刺激,影响下一个神经元。6. 几种代表性的网络模型 单层前向神经网络——线性网络 阶跃网络 多层前向神经网络(反推学习规则即
BP神经网络
)Elman网络、Hopfield网络、双向联...
bp
算法是什么?
答:
误差反向传播算法:
BP
算法的基本思想是,学习过程包括两个过程:信号前向传播和误差后向传播。(1)前向传播:输入样本->输入层->各隐层(处理)->输出层。(2)错误反向传播:输出错误(某种形式)->隐藏层(逐层)->输入层。BP算法基本介绍:多层隐含层前馈网络可以极大地提高
神经网络
的分类能力,但长期...
如何通过人工
神经网络
实现图像识别
答:
这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机,用神经网络识别图像的问题。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...
【
神经网络原理
】如何利用梯度下降法更新权重与偏置
答:
多元函数的梯度类似于一元函数导数 :对多元函数各变量依次求一阶偏导,然后将各偏导值组合成一个一维列向量,就得到了该多元函数梯度。损失函数通常为 多元函数 ,其梯度如下:对于神经网络结构 & 符号约定有疑惑的可以参考我的这篇文章—— 【
神经网络原理
】神经网络结构 & 符号约定 梯度的负方向 :...
【
神经网络原理
】神经网络结构 & 符号约定
答:
而对于sigmoid神经元,若输出值a ≥ 0.5时,代表 x 属于第一类,否则为第二类。不难看出,感知机可以轻松实现“与非”逻辑,而与非逻辑可以组合成其他任意的逻辑,但对于一些过于复杂的问题,我们难以写出其背后地逻辑结构。 这时候
神经网络
就能大显身手 :它可以自适应的学习规律,调节网络地权重和...
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