matlab中的BP神经网络

问：学习函数与训练函数在权值阈值上各干嘛的有何不同，有高手能给我讲解一...

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 ...

2019-10-10 回答者: 辛旻刘子蕙 2个回答 1

BP神经网络在桥梁结构损伤诊断中的应用?

答：1、基于动力特性参数的桥梁结构损伤诊断长期以来，基于动力特性的结构故障诊断方法一直是国际学术界和工程界关注的热点问题，但至今仍缺乏有效的解决方案。这些研究工作大致可以分为：基于模态模型的解析法和基于神经网络技术的非线性映射法。从逻辑上讲，要进行桥梁结构损伤诊断，首先需要解决损伤识别指标的选择...

2023-02-06 回答者: 中达咨询 1个回答

MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的

答：这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层 注1：若输出层实际输出与期望...

2016-07-03 回答者: meng2235 2个回答 1

求一份用BP神经网络进行预测的matlab代码,自己根据实际问题再套用一下...

问：求一份用BP神经网络进行预测的matlab代码，3层的就可以，前面几组用于训...

答：BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向...

2014-12-12 回答者: meng2235 1个回答 1

BP神经网络每次训练结果不一样,怎么回事

答：你用的是matlab的神经网络工具箱吧。那是因为权值和阈值每次都是随机初始化的，所以结果就会不一样，你可以把随机种子固定，即在代码前面加上setdemorandstream(pi); 这样每次训练出来的结果都是一样的了。看来楼主是刚开始学习神经网络的，推荐一些资料给楼主：神经网络之家 （专讲神经网络的网站，...

2017-11-21 回答者: 山楂大饼 1个回答 181

BP神经网络高手来

问：5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3...

答：另外，两个隐层的神经网络？太复杂了！看你提问的内容，应该不是硕博士吧！我硕士期间都一直用的是单隐层，可以学习很多复杂的问题，关键是你的参数要给的好！双隐层来学习你这两个函数，浪费了，而且反而更加难收敛，因为参数更多，你如果给的不准，学习效果就不好。希望能帮到你。

2009-04-18 回答者: 知道网友 3个回答 39

RBF神经网络编程结果图中为何显示的是BP训练

问：我的编程中的的图，图例都写的是“BP训练”，而我编程的题目是运用RBF神经...

答：你在编写BP神经网络程序时肯定是设定了训练次数或者结束训练条件的，BP算法的训练具有随机性，耽叮槽顾噩该茶双偿晶所以达到结束条件的时间或训练次数一般是不同的。如果每次训练次数相同的话，训练结果可信程度极小，建议增大训练次数数值！

2015-05-27 回答者: 志当存高远389 1个回答

用最简单的神经网络做数据分类,展示神经网络训练过程

答：本文用简单的神经网络做数据分类，展示神经网络训练过程，方便理解 神经网络模型：Y = w1 x1 + w2 x2 + b 第一步 ：生成训练数据与标签 第二步 ：合并数据并将数据打乱，然后将数据转换为Paddle框架所需要的数据类型 第三步 ，基于Paddle，构建神经网络、定义损失函数和优化器：Y = w1 x1 ...

2022-06-08 回答者: J泛肚36 1个回答

bp神经网络回归过拟合,如何处理?用L1正则化还是dropout?

答：BP神经网络的过拟合问题是神经网络训练中常见的问题之一。针对这个问题，可以采取许多方法来解决，例如使用L1正则化和dropout方法。这两种方法都可以用于控制神经网络的复杂性，防止过拟合。L1正则化是通过在损失函数中添加权重的L1范数来实现的。这个方法可以减少权重的数量，并且可以将一些权重降为0，从而实现...

2023-04-05 回答者: tooto0o 1个回答

bp神经网络对输入数据和输出数据有什么要求

问：比如我的是20x20的矩阵，那么输出变量是什么形式呢？以及输入神经元个数...

答：p神经网络的输入数据越多越好，输出数据需要反映网络的联想记忆和预测能力。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层...

2020-06-10 回答者: 111111前的 1个回答 3