正则化参数:正则化参数用于防止网络过拟合。常见的正则化方法包括L1正则化、L2正则化等。正则化参数的选择可以影响网络的复杂性和性能。二、BP神经网络的用途 函数逼近:BP神经网络可以用于逼近非线性函数,对于那些难以用数学模型描述的复杂函数,可以使用BP神经网络进行逼近。 分类问题:BP神经网络也可以用于分类问题,例如...
BP神经网络的主要参数包括输入层神经元数、隐含层神经元数、激活函数和连接参数。 输入层神经元数:输入层神经元数决定了神经网络能够接收的输入数据特征的数量。根据具体应用场景,选择合适的输入层神经元数是非常重要的。 隐含层神经元数:隐含层神经元数决定了神经网络的复杂度。增加隐含层神经元数可以使神经网络更加...
权值共享:卷积核的参数实际上也可以叫做权重,它描述了局部连接中该位置的输入对于相应输出的影响力(重要性)。 2.1 图像底层特征的位置无关性 通过卷积操作,我们实现了输入图像的局部连接,从而大大减少了网络模型中的参数量。但这还不够,利用图像的另一特性,参数量可以进一步降低。 卷积中不做参数共享,则每一个输出...
神经网络方法就是通过建立训练数据与目标的联系对新的输入参数进行预测的过程。 BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为BP算法,它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。 整个过程为,首先进行一次正向传播:输入层---...
BP神经网络在weka中是分属这个部分的weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron其是一个使用了反向传播(backpropagation)的分类器。 你可以手工构造这个网络,用算法创建它,或者两者兼备。 这个网络可以在训练的过程中被监视和修改。 网络中的节点是Sigmoid的,除了当类别(class)是数值属性(numeric)的,这时输出节点变成...
其中第一个输入参数 fun 定义为@costFunction(@ 是Matlab中的句柄函数的标志符,即间接的函数调用方法);第二个参数定义为initialTheta,它是一个向量,是需要用户来自定义的,使用前需要初始化;第三个参数options是一个结构体,可以通过optimset来设置它,包括 GradObj 和 Maxlter 两个参数,GradObj 指明知否使用用户自...
基于matlab BP 神经网络参数详解 （1）生成BP网络 = net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF (,[1 2...],{ 1 2...},,,) PR：由R维的输入样本最小最大值构成的2 R⨯维矩阵。S S SNl：各层的神经元个数。[1 2...]{ 1 2...} TF TF TFNl：各层的神经元...
BP神经网络matlab详细参数 BP神经⽹络matlab详细参数 基于matlab BP 神经⽹络参数详解 （1）⽣成BP ⽹络 (,[1 2...],{ 1 2...},,,)net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF = PR ：由R 维的输⼊样本最⼩最⼤值构成的2R ?维矩阵。[1 2...]S S SNl ：各层的神经元个...
基于matlab BP 神经网络参数详解 (1)生成BP 网络 (,[1 2...],{ 1 2...},,,)net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF = PR :由R 维的输入样本最小最大值构成的2R ?维矩阵。 [1 2...]S S SNl :各层的神经元个数。 { 1 2...}TF TF TFNl :各层的神经元传递函数。 BTF ...