bp神经网络样本训练过程
@那雁5932：MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的 -
薄宁17735556386…… 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)-...
@那雁5932：怎样训练bp神经网络 -
薄宁17735556386…… 就是将训练样本集划分为两部分,测试集和验证集,仅用测试集训练,每次训练后用验证集代入,求其误差和,当训练误差不断减小而验证误差却增加时,可以考虑算法终止,再训练可能就会过拟合.希望你能看明白
@那雁5932：如何用matlab训练BP神经网络? -
薄宁17735556386…… net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) takes, PR - Rx2 matrix of min and max values for R input elements. Si - Size of ith layer, for Nl layers. TFi - Transfer function of ith ...
@那雁5932：用Matlab算BP神经网络的具体算法? -
薄宁17735556386…… BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数,学习算法一般采用最小梯度下降法;下面是具体的程序例子:例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络.训练样本定义如下:输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] 解:本例的 ...
@那雁5932：什么是BP神经网络? -
薄宁17735556386…… BP算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对神经元之间的...
@那雁5932：请问用MATLAB的BP神经网络进行遥感影像分类,怎么进行样本训练啊?谢谢! -
薄宁17735556386…… 基本是这个步骤.人工神经网络中,神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式.附件是一个车牌识别的例子,可以参考.网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元.输入单元...
@那雁5932：matlab编程问题,建立BP神经网络 -
薄宁17735556386…… %采用动量梯度下降算法训练 BP 网络.close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 pause % 敲任意键开始 clc% 定义训练样本 % P 为输入矢量 ...
@那雁5932：matlab BP神经网络训练程序求解释 -
薄宁17735556386…… % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],,'traingdm')% 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW inputbias=net_1.b% 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW layerbias=net_1.b% 设置训练参数 net_1.trainParam....
@那雁5932：MATLAB BP神经网络训练 -
薄宁17735556386…… 你的程序训练完毕后根本就没达到目标误差,就是说训练效果不好,不能进行预测,只有训练结果好了才能预测仿真,你再改一下隐含层神经元数或者训练和传递函数试试吧~ 另外输入层的值可以归一化也可以不归一化,归一化后在仿真之前要反归一化.
薄宁17735556386…… 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)-...
@那雁5932：怎样训练bp神经网络 -
薄宁17735556386…… 就是将训练样本集划分为两部分,测试集和验证集,仅用测试集训练,每次训练后用验证集代入,求其误差和,当训练误差不断减小而验证误差却增加时,可以考虑算法终止,再训练可能就会过拟合.希望你能看明白
@那雁5932：如何用matlab训练BP神经网络? -
薄宁17735556386…… net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) takes, PR - Rx2 matrix of min and max values for R input elements. Si - Size of ith layer, for Nl layers. TFi - Transfer function of ith ...
@那雁5932：用Matlab算BP神经网络的具体算法? -
薄宁17735556386…… BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数,学习算法一般采用最小梯度下降法;下面是具体的程序例子:例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络.训练样本定义如下:输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] 解:本例的 ...
@那雁5932：什么是BP神经网络? -
薄宁17735556386…… BP算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对神经元之间的...
@那雁5932：请问用MATLAB的BP神经网络进行遥感影像分类,怎么进行样本训练啊?谢谢! -
薄宁17735556386…… 基本是这个步骤.人工神经网络中,神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式.附件是一个车牌识别的例子,可以参考.网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元.输入单元...
@那雁5932：matlab编程问题,建立BP神经网络 -
薄宁17735556386…… %采用动量梯度下降算法训练 BP 网络.close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 pause % 敲任意键开始 clc% 定义训练样本 % P 为输入矢量 ...
@那雁5932：matlab BP神经网络训练程序求解释 -
薄宁17735556386…… % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],,'traingdm')% 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW inputbias=net_1.b% 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW layerbias=net_1.b% 设置训练参数 net_1.trainParam....
@那雁5932：MATLAB BP神经网络训练 -
薄宁17735556386…… 你的程序训练完毕后根本就没达到目标误差,就是说训练效果不好,不能进行预测,只有训练结果好了才能预测仿真,你再改一下隐含层神经元数或者训练和传递函数试试吧~ 另外输入层的值可以归一化也可以不归一化,归一化后在仿真之前要反归一化.
