BP神经网络一个三层网络,如下图所示。输入层和输出层的激活函数均为线性函数,,而隐含层的激活函数。第一个输入神经元和各个隐含层神经元的连接权均为1,即而第二个输入神经元与各隐层神经元的连接权均为2,即第一个输出层神经元和各隐含层单元的连接权均为1,第二个输出层神经元和各隐含层单元连接权均为2,即...
利用两层BP神经网络完成对[—π,π]区间上正弦函数逼近,隐层函数取S型传输函数,输出层的激活函数取线性传输函数.(采用神经网络工具箱提供的函数完成) 相关知识点: 试题来源: 解析 解:根据条件在MATLAB环境下,采用神经网络工具箱提供的函数完成正弦函数逼近如下: 程序代码如下: 仿真结果如下: 图1为原函数与网络...
下图是训练神经网络时经常出现的一个界面,从这部分我们可以看到,这是一个2输入1输出,5个隐含层的BP网络,称为2-5-1网络结构 1.2 BP神经网络训练界面的参数解读 需要注意的是: 1. 泛化性:表示BP神经网络在训练过程中,如果均方误差(MSE)连续6次不降反升,则网络停止训练 2. 误差精度:关于mu参数含义的一种理解...
Bp神经网络用tansig做为隐含层激活函数,用logsig做为输出层激活函数,这可以嘛? 招式是死的,灵活运用才是活的。log sig一般不做,但是如果在这个问题上,这样做效果更好,那就是可以做输出层激活函数。
5、输出层激活函数 对于多分类问题,通常输出层神经元通常使用soft-max函数,输出层神经元的个数等于类别的个数,同时样本的输出要采用1 of N (1元热键编码方式)。 6、损失函数 7、全局最小与局部最小 局部极小:邻域点误差函数值均不小于该点的函数值。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层,利用激活函数来实现从输入到输出的任意非线性映射,从而模拟各层神经元之间的交互A.正确B.错误
如果使用sigmoid作为神经网络激活函数,由于在BP算法中,误差从输出层反向传播时,在每一层都要乘以该层激活函数的导数,所以可能遇到前面层比后面层梯度变化更快且快得多的情况,这种情况被称为___。() A.梯度爆炸;B.梯度下降;C.梯度上升;D.梯度消失; 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏 ...
第四章基于神经网络的成本差异分析 25 神经网络的输出信号由激活函数来决定本文使用sigmoid作为激活函数 则输出函数信号 jIjeO 11 每层上的各个神经元之间是无联系的但每层各个神经元却与相邻层的神经元通过相应的权重ijW相互连接着。 2误差反向传播的BP前馈网络 该BP结构由
关于RBF神经网络描述错误的是 A. 输出层是对隐层神经元输出的非线性组合 B. 单隐层前馈神经网络 C. 可利用BP算法来进行参数优化 D. 隐层神经元激活函数为径向基函数 相关知识点: 有机化合物 烃和卤代烃 乙烯和烯烃 乙烯的氧化反应 乙烯燃烧现象与产物 试题来源: ...
BP神经网络输出层采用Softma,激活函数交叉熵损失函数公式推导本篇博客主要介绍经典的三层BP神经网络的基本结构及反向传播算法的公式推导,我们首先假设有四类样本,每个样本有三类特征,并且我们在输出层与隐藏层加上一个偏置单元,这样的话,我们