神经网络的学习算法
@帅廖974：什么神经网络训练学习?学习有哪几种方式? -
严申15262734083…… 神经网络的学习算法很多 , 根据一种广泛采用的分类方法 , 可将神经网络的学习算法 归纳为 3 类 . 一类是有导师学习 , 一类为无导师学习 , 还有一类是灌输式学习 .《人工神经网络教程》(韩力群)
@帅廖974：BP神经网络算法的介绍 -
严申15262734083…… BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer).
@帅廖974：在主要神经网络需要什么才能进行学习 -
严申15262734083…… 神经网络的结构(例如2输入3隐节点1输出)建好后,一般就要求神经网络里的权值和阈值.现在一般求解权值和阈值,都是采用梯度下降之类的搜索算法(梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等),这些算法会先初始化一个解...
@帅廖974：神经网络模型的介绍 -
严申15262734083…… 神经网络(Neural Networks,NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习系统.神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理...
@帅廖974：BP神经网络算法的关键词 -
严申15262734083…… BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权...
@帅廖974：如何理解神经网络里面的反向传播算法 -
严申15262734083…… 可以采用MATLAB软件中的神经网络工具箱来实现BP神经网络算法.BP神经网络的学习过程由前向计算过程、误差计算和误差反向传播过程组成.双含隐层BP神经网络的MATLAB程序,由输入部分、计算部分、输出部分组成,其中输入部分包括网络参数与训练样本数据的输入、初始化权系、求输入输出模式各分量的平均值及标准差并作相应数据预处理、读入测试集样本数据并作相应数据预处理;计算部分包括正向计算、反向传播、计算各层权矩阵的增量、自适应和动量项修改各层权矩阵;输出部分包括显示网络最终状态及计算值与期望值之间的相对误差、输出测试集相应结果、显示训练,测试误差曲线.
@帅廖974：模糊神经网络的基本形式 -
严申15262734083…… 模糊神经网络有如下三种形式:1.逻辑模糊神经网络2.算术模糊神经网络3.混合模糊神经网络 模糊神经网络就是具有模糊权系数或者输入信号是模糊量的神经网络.上面三种形式的模糊神经网络中所执行的运算方法不同.模糊神经网络无论作为逼近器,还是模式存储器,都是需要学习和优化权系数的.学习算法是模糊神经网络优化权系数的关键.对于逻辑模糊神经网络,可采用基于误差的学习算法,也即是监视学习算法.对于算术模糊神经网络,则有模糊BP算法,遗传算法等.对于混合模糊神经网络,目前尚未有合理的算法;不过,混合模糊神经网络一般是用于计算而不是用于学习的,它不必一定学习.
@帅廖974：MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的 -
严申15262734083…… 先用newff函数建立网络,再用train函数训练即可. 1)正向传播:输入样本->输入层->各隐层(处理)->输出层 注1:若输出层实际输出与期望输出(教师信号)不符,则转入2)(误差反向传播过程) 2)误差反向传播:输出误差(某种形式)-...
@帅廖974：神经网络预测原理! -
严申15262734083…… Back Propagation BP (Back Propagation)神经网络,即误差反传误差反向传抄播算法的学习过程,由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成.输入层各神经元负责袭接收来自外界的输入信息,并传递给中间层各神经元;中间层是内部信息处理层,负责信息变换,根据信息变化2113能力的需求,中间层(隐含层)可以设计为单隐层5261或者多隐层结构;最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息,4102经进一步处理后,完成一次学习的正向1653传播处理过程,由输出层向外界输出信息处理结果.神经网络很多种,BP神经网络最常用.
严申15262734083…… 神经网络的学习算法很多 , 根据一种广泛采用的分类方法 , 可将神经网络的学习算法 归纳为 3 类 . 一类是有导师学习 , 一类为无导师学习 , 还有一类是灌输式学习 .《人工神经网络教程》(韩力群)
@帅廖974：BP神经网络算法的介绍 -
严申15262734083…… BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer).
@帅廖974：在主要神经网络需要什么才能进行学习 -
严申15262734083…… 神经网络的结构(例如2输入3隐节点1输出)建好后,一般就要求神经网络里的权值和阈值.现在一般求解权值和阈值,都是采用梯度下降之类的搜索算法(梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等),这些算法会先初始化一个解...
@帅廖974：神经网络模型的介绍 -
严申15262734083…… 神经网络(Neural Networks,NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习系统.神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理...
@帅廖974：BP神经网络算法的关键词 -
严申15262734083…… BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权...
@帅廖974：如何理解神经网络里面的反向传播算法 -
严申15262734083…… 可以采用MATLAB软件中的神经网络工具箱来实现BP神经网络算法.BP神经网络的学习过程由前向计算过程、误差计算和误差反向传播过程组成.双含隐层BP神经网络的MATLAB程序,由输入部分、计算部分、输出部分组成,其中输入部分包括网络参数与训练样本数据的输入、初始化权系、求输入输出模式各分量的平均值及标准差并作相应数据预处理、读入测试集样本数据并作相应数据预处理;计算部分包括正向计算、反向传播、计算各层权矩阵的增量、自适应和动量项修改各层权矩阵;输出部分包括显示网络最终状态及计算值与期望值之间的相对误差、输出测试集相应结果、显示训练,测试误差曲线.
@帅廖974：模糊神经网络的基本形式 -
严申15262734083…… 模糊神经网络有如下三种形式:1.逻辑模糊神经网络2.算术模糊神经网络3.混合模糊神经网络 模糊神经网络就是具有模糊权系数或者输入信号是模糊量的神经网络.上面三种形式的模糊神经网络中所执行的运算方法不同.模糊神经网络无论作为逼近器,还是模式存储器,都是需要学习和优化权系数的.学习算法是模糊神经网络优化权系数的关键.对于逻辑模糊神经网络,可采用基于误差的学习算法,也即是监视学习算法.对于算术模糊神经网络,则有模糊BP算法,遗传算法等.对于混合模糊神经网络,目前尚未有合理的算法;不过,混合模糊神经网络一般是用于计算而不是用于学习的,它不必一定学习.
@帅廖974：MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的 -
严申15262734083…… 先用newff函数建立网络,再用train函数训练即可. 1)正向传播:输入样本->输入层->各隐层(处理)->输出层 注1:若输出层实际输出与期望输出(教师信号)不符,则转入2)(误差反向传播过程) 2)误差反向传播:输出误差(某种形式)-...
@帅廖974：神经网络预测原理! -
严申15262734083…… Back Propagation BP (Back Propagation)神经网络,即误差反传误差反向传抄播算法的学习过程,由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成.输入层各神经元负责袭接收来自外界的输入信息,并传递给中间层各神经元;中间层是内部信息处理层,负责信息变换,根据信息变化2113能力的需求,中间层(隐含层)可以设计为单隐层5261或者多隐层结构;最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息,4102经进一步处理后,完成一次学习的正向1653传播处理过程,由输出层向外界输出信息处理结果.神经网络很多种,BP神经网络最常用.
