mlp神经网络算法
@洪阳1679：“深度学习”和“多层神经网络”的区别 -
官崔19790388398…… BP神经网络,指的是用了“BP算法”进行训练的“多层感知器模型”. 多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)是一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上,可以解决任何线性不可分问题. 不要把算法和网络搞混了.
@洪阳1679：多层感知器MLP 的 BP 算法是不是有监督学习! -
官崔19790388398…… 多层感知器MLP 的 BP 算法是有监督学习. MLP学习中的BP算法是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成.正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层.若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段.误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据.这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程,是周而复始地进行的.权值不断调整的过程,也就是网络的学习训练过程.此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度,或进行到预先设定的学习次数为止. BP算法介绍
@洪阳1679：R语言 数据挖掘 mlp参数问题 -
官崔19790388398…… 训练的时候.test数据肯定是不参与,所以默认情况下是NULL,但是加入test数据过后,比如说我已经对train数据迭代了一次了,也就是遍历了一次train的数据集合,这时候,可以测试一些test数据,看看这个模型在test上面的效果怎样.收敛的MLP过程下,每一次迭代整个数据集过后,在test数据集上面的错误率应该是逐渐减少的.所以,我感觉test数据其实就是为了测试当前训练好的模型的效果.
@洪阳1679：如何用r语言rsnns包建立神经网络 -
官崔19790388398…… 不能发链接,所以我复制过来了. #载入程序和数据 library(RSNNS) data(iris) #将数据顺序打乱 iris <- iris[sample(1:nrow(iris),length(1:nrow(iris))),1:ncol(iris)] #定义网络输入 irisValues <- iris[,1:4] #定义网络输出,并将数据进行格式转换 ...
@洪阳1679：Matlab里的神经网络是什么意思啊,我是新手,谁能简单通俗地解释下啊?谢谢了!!! -
官崔19790388398…… 所谓神经网络算法顾名思义是模拟生物神经网络而产生的一种算法,首先需要用一些已知的数据输入到神经网络中,使它知道什么样的数据属于哪一类(训练),然后将未知的数据输入进去,神经网络通过已知的数据对其进行判断来完成分类(分类).可以用来进行图像识别、分类;数据预测;曲线拟合等.推荐找本机器学习,人工智能方面的书看.
@洪阳1679：求BP神经网络的MATLAB算法 -
官崔19790388398…… 以常用的三层BP为例:net=newff(P,T,{m},{'tansig'},'trainlm');//用newff建立新的网络net,P为样本输入,T为目标输出,m为隐层的神经元数目,tansig为隐层到输出层的传输函数,如果是多隐层则要给出每层的输出函数,trainlm为训练函数net....
@洪阳1679：用Matlab算BP神经网络的具体算法?
官崔19790388398…… 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...
@洪阳1679：bp神经网络用啥算法? -
官崔19790388398…… 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...
@洪阳1679：BP神经网络算法的介绍 -
官崔19790388398…… 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).
@洪阳1679：BP神经网络选择哪种算法比较好! -
官崔19790388398…… 样本变量不需要那么多,因为神经网络的信息存储能力有限,过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃.如果样本数量过多,应增加隐层节点数或隐层数目,才能增强学习能力.一、隐层数一般认为,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认...
官崔19790388398…… BP神经网络,指的是用了“BP算法”进行训练的“多层感知器模型”. 多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)是一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上,可以解决任何线性不可分问题. 不要把算法和网络搞混了.
@洪阳1679：多层感知器MLP 的 BP 算法是不是有监督学习! -
官崔19790388398…… 多层感知器MLP 的 BP 算法是有监督学习. MLP学习中的BP算法是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成.正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层.若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段.误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据.这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程,是周而复始地进行的.权值不断调整的过程,也就是网络的学习训练过程.此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度,或进行到预先设定的学习次数为止. BP算法介绍
@洪阳1679：R语言 数据挖掘 mlp参数问题 -
官崔19790388398…… 训练的时候.test数据肯定是不参与,所以默认情况下是NULL,但是加入test数据过后,比如说我已经对train数据迭代了一次了,也就是遍历了一次train的数据集合,这时候,可以测试一些test数据,看看这个模型在test上面的效果怎样.收敛的MLP过程下,每一次迭代整个数据集过后,在test数据集上面的错误率应该是逐渐减少的.所以,我感觉test数据其实就是为了测试当前训练好的模型的效果.
@洪阳1679：如何用r语言rsnns包建立神经网络 -
官崔19790388398…… 不能发链接,所以我复制过来了. #载入程序和数据 library(RSNNS) data(iris) #将数据顺序打乱 iris <- iris[sample(1:nrow(iris),length(1:nrow(iris))),1:ncol(iris)] #定义网络输入 irisValues <- iris[,1:4] #定义网络输出,并将数据进行格式转换 ...
@洪阳1679：Matlab里的神经网络是什么意思啊,我是新手,谁能简单通俗地解释下啊?谢谢了!!! -
官崔19790388398…… 所谓神经网络算法顾名思义是模拟生物神经网络而产生的一种算法,首先需要用一些已知的数据输入到神经网络中,使它知道什么样的数据属于哪一类(训练),然后将未知的数据输入进去,神经网络通过已知的数据对其进行判断来完成分类(分类).可以用来进行图像识别、分类;数据预测;曲线拟合等.推荐找本机器学习,人工智能方面的书看.
@洪阳1679：求BP神经网络的MATLAB算法 -
官崔19790388398…… 以常用的三层BP为例:net=newff(P,T,{m},{'tansig'},'trainlm');//用newff建立新的网络net,P为样本输入,T为目标输出,m为隐层的神经元数目,tansig为隐层到输出层的传输函数,如果是多隐层则要给出每层的输出函数,trainlm为训练函数net....
@洪阳1679：用Matlab算BP神经网络的具体算法?
官崔19790388398…… 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...
@洪阳1679：bp神经网络用啥算法? -
官崔19790388398…… 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...
@洪阳1679：BP神经网络算法的介绍 -
官崔19790388398…… 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).
@洪阳1679：BP神经网络选择哪种算法比较好! -
官崔19790388398…… 样本变量不需要那么多,因为神经网络的信息存储能力有限,过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃.如果样本数量过多,应增加隐层节点数或隐层数目,才能增强学习能力.一、隐层数一般认为,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认...
