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
%% 第四步 构建BP神经网络 net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{ 'tansig','purelin'},'trainlm');% 建立模型,传递函数使用purelin,采用梯度下降法训练,tansig函数是神经网络层传递函数。传递函数将神经网络层的净输入转换为净输出。trainlm是一种最小二乘算法。具体优点简单地说,就是使网络的能量函数(误差函数)...
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...
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。 全局最小:参数空间内所有点的误差函数值均不小于该点的...
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
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
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...