1.数据集的问题：BP神经网络是一种有监督学习的算法，需要有标注的训练数据。如果数据集的质量不高，或...
神经网络主要由处理单元、网络拓扑结构、训练规则组成。处理单元是神经网络的基本操作单元,用以模拟人脑神经元的功能。一个处理单元有多个输入、输出,输入端模拟脑神经的树突功能,起信息传递作用;输出端模拟脑神经的轴突功能,将处理后的信息传给下一个处理单元,如图1.1所示。 基本的神经处理单元其等效于人体的神经元,如...
3.以怎样的标准去评价自己得出的结果。 具备训练集是最基本的,应用神经网络算法必须具备训练集,那么对于自己处理的是分类还是回归的问题,我相信也是比较容易去进行判断的,那么对于评价得出的结果,选择一个合适的损失函数可以做到合理的评价我们得出的结果。那么具体在神经网络算法中如何应用呢? (一)分类问题 1.基于对...
结果收敛了，但是误差很多，应该是权重更新相互抵消了 可以使用dropout，增强和降低一些权重的大小，让结果...
试图 以 M AT LAB 的神经网络工具箱建模,并借助计算机快速处理大量数据的能力,在股市短期预测方面作一个尝试。 由于三层 BP 网络具有逼近任意函数的能力,设计一个三层 BP 网络,利用 M AT LAB 的神经网络工具箱 中的函数,140个交易日的收盘价作为样本( 教师) ,对上述神经网络进行训练、仿真、并预测10天的收盘...
单个神经元是都输入和单个输出。 可以构建两层的神经网络: (1)隐藏层1: 输入属性数目:13 隐藏层神经元数目:30 隐藏层激活函数:relu (2)输出层: 输入属性数目:30 隐藏层神经元数目:1 隐藏层激活函数:无 1.3 代码实例前置条件 #环境准备 importnumpyasnp# numpy数组库 ...
第二种情况，是模型之外的原因。按题主描述的问题，因该是想输入一些特征，输出预测的值，这种回归任务...