1樓:匿名使用者
1、神經網路演算法隱含層的選取
1.1 構造法
首先運用三種確定隱含層層數的方法專得到三個隱含層層數,找到屬最小值和最大值,然後從最小值開始逐個驗證模型**誤差,直到達到最大值。最後選取模型誤差最小的那個隱含層層數。該方法適用於雙隱含層網路。
1.2 刪除法
單隱含層網路非線性對映能力較弱,相同問題,為達到預定對映關係,隱層節點要多一些,以增加網路的可調引數,故適合運用刪除法。
1.3**分割法
演算法的主要思想:首先在[a,b]內尋找理想的隱含層節點數,這樣就充分保證了網路的逼近能力和泛化能力。為滿足高精度逼近的要求,再按照**分割原理拓展搜尋區間,即得到區間[b,c](其中b=0.
619*(c-a)+a),在區間[b,c]中搜尋最優,則得到逼近能力更強的隱含層節點數,在實際應用根據要求,從中選取其一即可。
bp神經網路模型各個引數的選取問題
2樓:匿名使用者
樣本變數不需要那麼多,因為神經網路的資訊儲存能力有限,過多的樣本會造成一些有用的資訊被丟棄。如果樣本數量過多,應增加隱層節點數或隱層數目,才能增強學習能力。
一、隱層數
一般認為,增加隱層數可以降低網路誤差(也有文獻認為不一定能有效降低),提高精度,但也使網路複雜化,從而增加了網路的訓練時間和出現「過擬合」的傾向。一般來講應設計神經網路應優先考慮3層網路(即有1個隱層)。一般地,靠增加隱層節點數來獲得較低的誤差,其訓練效果要比增加隱層數更容易實現。
對於沒有隱層的神經網路模型,實際上就是一個線性或非線性(取決於輸出層採用線性或非線性轉換函式型式)迴歸模型。因此,一般認為,應將不含隱層的網路模型歸入迴歸分析中,技術已很成熟,沒有必要在神經網路理論中再討論之。
二、隱層節點數
在bp 網路中,隱層節點數的選擇非常重要,它不僅對建立的神經網路模型的效能影響很大,而且是訓練時出現「過擬合」的直接原因,但是目前理論上還沒有一種科學的和普遍的確定方法。 目前多數文獻中提出的確定隱層節點數的計算公式都是針對訓練樣本任意多的情況,而且多數是針對最不利的情況,一般工程實踐中很難滿足,不宜採用。事實上,各種計算公式得到的隱層節點數有時相差幾倍甚至上百倍。
為儘可能避免訓練時出現「過擬合」現象,保證足夠高的網路效能和泛化能力,確定隱層節點數的最基本原則是:在滿足精度要求的前提下取儘可能緊湊的結構,即取儘可能少的隱層節點數。研究表明,隱層節點數不僅與輸入/輸出層的節點數有關,更與需解決的問題的複雜程度和轉換函式的型式以及樣本資料的特性等因素有關。
bp神經網路模型各個引數的選取問題
3樓:匿名使用者
樣本變數不需要那麼多,因為神經網路的資訊儲存能力有限,過多的樣本會造專成一些有用的信屬息被丟棄。如果樣本數量過多,應增加隱層節點數或隱層數目,才能增強學習能力。
一、隱層數 一般認為,增加隱層數可以降低網路誤差(也有文獻認為不一定能bp神經網路模型各個引數的選取問題
人工神經網路bp結果圖怎麼分析,BP神經網路matlab得出的結果分析,新手不知道怎麼看,請各位大神幫幫忙
最好是與你實際值做一個誤差圖。分析誤差大小也就是你網路的好壞 bp神經網路matlab得出的結果分析,新手不知道怎麼看,請各位大神幫幫忙 建議你把資料匯出,去計算 值和真實值之間的各類誤差。matlab bp神經網路 performance 圖這五條線的詳細解釋 30 圖上的三個彩色實線分別是 每一...
matlab中bp神經網路出現inf
能否描述地詳bai細一些,inf指出現du了無窮大,zhi你可能需要檢查程式錯dao誤。回 matlab中bp神經網路的建立 答函式newff函式的格式為 newff pr,s1 s2 sn btf,blf,pf 函式newff建立一個可訓練的前饋網路。輸入引數說明 pr rx2的矩陣以定義r個輸入...
求助bp神經網路訓練後輸出的performance圖形問題
你的圖不大對吧？應該有三條曲線顯示才對，分別代表訓練，驗證，測試誤差，你現在只有訓練誤差的。performance is 0.00306表示你的訓練誤差達到了0.00306，goal is 0.01表示你設定的目標誤差是0.01.matlab中神經網路訓練結束後出現nntraintool面板，如何記...