bp神经网络用啥算法?
自己找个例子算一下,推导一下,这个回答起来比较复杂
神经网络对模型的表达能力依赖于优化算法,优化是一个不断计算梯度并调整可学习参数的过程,Fluid中的优化算法可参考优化器。
在网络的训练过程中,梯度计算分为两个步骤:前向计算与反向传播。
前向计算会根据您搭建的网络结构,将输入单元的状态传递到输出单元。
反向传播借助链式法则,计算两个或两个以上复合函数的导数,将输出单元的梯度反向传播回输入单元,根据计算出的梯度,调整网络的可学习参数。
BP算法
隐层的引入使网络具有很大的潜力。但正像Mi
BP神经网络用什么软件可以实现
试试迈实神经网络,可进行bp和级联网络求解
想做出预测,主要看你的数据能不能看出其中的规律。比如现在我给你 0, 1, 2,3 和 1, 2, 4, 8.四个点就能很简单的看出对应关系,第二组数是以2为底数,以第一组数为幂的规律。
如果你的数据具有非常复杂的对应关系,比如现在你分类到博彩类,用神经网络理论上讲是可以预测的的,很多人发了论文,讲怎么用神经网络预测双色球什么的。实际上效果并不是非常理想。因为内在规律太复杂,有限的数据无法透彻的归纳出来到底数据怎么变化。这种情况下,纵使你又几千
matlab神经网络工具箱,会比自己写的遗传算法优化bp神经网络好用嘛?
1、遗传算法优化BP神经网络是指优化神经网络的参数; 2、因此,对训练时间没有影响。
看来没人啊