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神经网络计算过程
训练好的
神经网络计算
量为什么大
答:
网络结构复杂,大规模数据集。1、网络结构复杂:
神经网络
由多个层次组成,每个层次都包含大量的神经元和连接。当网络的深度和宽度增加时,网络参数的数量也会呈指数级增长。这意味着在训练
过程
中需要处理大量的参数,从而增加了
计算
的复杂度。2、大规模数据集:神经网络需要大规模的数据集进行训练,以便能够...
请问,在MATLAB的
神经网络
聚类分析中这个图片是什么图?
答:
我先告诉你这是什么图,如果你感兴趣数据网络聚类,你可以看下面的一段话。这是Self Organizing Maps (SOM)。它的思想很简单,本质上是一种只有输入层--隐藏层的
神经网络
。隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类。训练时采用“竞争学习”的方式,每个输入的样例在隐藏层中找到一个和它最匹配的节点...
运行MATLAB BP
神经网络
后,得到了误差曲线(mse),图例里有四个量,其中...
答:
代表检验这个网络的训练结果。mse表示均方差,当然越小越好。但是这与你训练样本的多少,训练次数都有很大关系。这个其实没有统一的标准,任何人都知道0偏差当然是最好。但是根绝
神经网络
本身致命的缺陷,由于它是迭代收敛逼近解析式,所以不可能达到0误差。这只有根据使用者的工程技术要求来加以判断,这个...
关于人工
神经网络
的学习
过程
的问题
答:
神经网络
给出的结果只能是带一定误差的结果,误差的大小取决于学习的次数、学习的样本数以及样本之间的偏差(标准差)。多次学习之后,神经网络就能够算出未知的值了,否则学习就没有意义了。例如图像识别,只要你让神经网络学习了模式之后,他自然会对于给定的输入(图像)来进行输出(模式匹配结果)如果不...
tf什么意思
答:
TensorFlow是一个强大的框架,用于构建和训练各种机器学习和深度学习模型。它提供了丰富的工具和库,使开发者能够轻松地创建和部署复杂的
神经网络
和其他机器学习模型。TensorFlow的主要特点包括:1、计算图: TensorFlow使用计算图来表示机器学习模型的
计算过程
。计算图是由节点和边组成的有向图,其中节点表示...
卷积
神经网络
的 卷积层、激活层、池化层、全连接层
答:
全连接
神经网络
需要非常多的
计算
资源才能支撑它来做反向传播和前向传播,所以说全连接神经网络可以存储非常多的参数,如果你给它的样本如果没有达到它的量级的时候,它可以轻轻松松把你给他的样本全部都记下来,这会出现过拟合的情况。 所以我们应该把神经元和神经元之间的连接的权重个数降下来,但是降下来我们又不能保...
什么叫
神经
元神经元节点信息
计算
方法
答:
隐层节点数在BP网络中,隐层节点数的选择非常重要,不仅对建立的
神经网络
模型的性能影响很大,而且是训练时出现“过拟合”的直接原因,但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。神经元之间联系的基本方式是形成突触,突触由突触前膜、突触间隙和突触后膜构成,突触前膜内侧有大量线粒体和囊泡,...
神经网络
参数如何确定
答:
④、动态参数 动态系数的选择也是经验性的,一般取0.6 ~0.8。⑤、允许误差 一般取0.001~0.00001,当2次迭代结果的误差小于该值时,系统结束迭代计算,给出结果。⑥、迭代次数 一般取1000次。由于
神经网络计算
并不能保证在各种参数配置下迭代结果收敛,当迭代结果不收敛时,...
知道输入和输出,用哪种
神经网络
可以
计算
出权值?
答:
将输入和输出作为样本,对BP
神经网络
进行训练,训练完成后的网络即具有了非线性映射的功能。其实不止BP算法,其他如RBF、Elman神经网络都可以的,只是RBF
网络计算
的是核函数中心和扩展因数。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...
人工
神经网络
评价法
答:
但是人工
神经网络
也存在一定的不足:(1)人工神经网络算法是采取最优化算法,通过迭代计算对连接各神经元之间的权值不断地调整,直到达到全局最优化。但误差曲面相当复杂,在
计算过程
中一不小心就会使神经网络陷入局部最小点。(2)误差通过输出层逆向传播,隐含层越多,逆向传播偏差在接近输入层时就越不准确...
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