python多层bp网络
@曲子1888：python 利用pybrain库实现的BP神经网络 算法 不会画收敛图 求助 -
瞿琪15697052778…… 这个神经网络只能处理分两类的的情况,这是由这个神经网络的结构决定了的. 如果想应付分多类的情况,必须对输出层作softmax处理.
@曲子1888：什么是BP网络 -
瞿琪15697052778…… 我们最常用的神经网络就是BP网络,也叫多层前馈网络.BP是back propagation的所写,是反向传播的意思.我以前比较糊涂,因为一直不理解为啥一会叫前馈网络,一会叫BP(反向传播)网络,不是矛盾吗?其实是这样的,前馈是从网络结...
@曲子1888：“深度学习”和“多层神经网络”的区别 -
瞿琪15697052778…… 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.
@曲子1888：bp神经网络如何区分单层和多层隐藏 -
瞿琪15697052778…… 这个全靠 你自己设的, 你喜欢设几层就设几层 , 不过一般来说,BP都是一个输入层,一个隐层,一个输出层这样.因为听说一个隐层就能够逼近任意的函数了.你如果是用matlab工具箱的话,你可以调用net.numLayers查看网络的层数,若果是2,则说明是一个隐层(你可以认为matlab把输出也当一个隐层),是3,则有2个隐层,这样类推.学习神经网络可以上
@曲子1888：急求帮助!!! 建立一个两层BP网络,各层神经元个数分别为:隐层10个,输出层1个: -
瞿琪15697052778…… net= newff(minmax(p),[n, 1],{ 'tansig',' purelim'},'train2 lin'),%对未训练好的网络进行仿真 这句有错吧,有些是中文的' ,有些是英文的'
@曲子1888：BP神经网络算法的介绍 -
瞿琪15697052778…… 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).
@曲子1888：python进行bp神经网络训练时有没有区分训练和测试样本 -
瞿琪15697052778…… a=sim(net,x) 说实话我也菜鸟级别,你看一下最后这个函数能不能用: 其中“a”自己随便可以设的,其实就是个代表返回值 “net”换成你训练好的函数, “x”换成你的输入矩阵
@曲子1888：如何创建两个隐藏层的BP神经网络 -
瞿琪15697052778…… 我自己的总结是: 1,隐层的神经网络算法1.1构造方法选择 首先使用三个隐藏层的数量来确定三个隐藏层数找到的最小值和最大值的值,然后从最小来验证模型的预测误差,直到它达到最大值.最后,选择模型误差最小隐藏层数.该方法适用...
@曲子1888：BP网络 多层感知器 区别
瞿琪15697052778…… 多层感知器是指得结构,BP是指得学习算法. 感知器模型挺简单的,就是神经元上多个输入的求和带入输出函数减去阈值.多层感知器就是指得结构上多层的感知器模型递接连成的前向型网络.BP就是指得反向传播算法,BP网络指得就是具有多层感知器结构采取反向传播算法的网络. BP网络就是多层感知器网络的一种,但是BP网络突出的是算法,多层感知器突出的是结构.
@曲子1888：bp神经网络的实现办法? -
瞿琪15697052778…… 使干预审办法,不在现场,看见神经网络,并不在现场录下神经网络来.
瞿琪15697052778…… 这个神经网络只能处理分两类的的情况,这是由这个神经网络的结构决定了的. 如果想应付分多类的情况,必须对输出层作softmax处理.
@曲子1888：什么是BP网络 -
瞿琪15697052778…… 我们最常用的神经网络就是BP网络,也叫多层前馈网络.BP是back propagation的所写,是反向传播的意思.我以前比较糊涂,因为一直不理解为啥一会叫前馈网络,一会叫BP(反向传播)网络,不是矛盾吗?其实是这样的,前馈是从网络结...
@曲子1888：“深度学习”和“多层神经网络”的区别 -
瞿琪15697052778…… 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.
@曲子1888：bp神经网络如何区分单层和多层隐藏 -
瞿琪15697052778…… 这个全靠 你自己设的, 你喜欢设几层就设几层 , 不过一般来说,BP都是一个输入层,一个隐层,一个输出层这样.因为听说一个隐层就能够逼近任意的函数了.你如果是用matlab工具箱的话,你可以调用net.numLayers查看网络的层数,若果是2,则说明是一个隐层(你可以认为matlab把输出也当一个隐层),是3,则有2个隐层,这样类推.学习神经网络可以上
@曲子1888：急求帮助!!! 建立一个两层BP网络,各层神经元个数分别为:隐层10个,输出层1个: -
瞿琪15697052778…… net= newff(minmax(p),[n, 1],{ 'tansig',' purelim'},'train2 lin'),%对未训练好的网络进行仿真 这句有错吧,有些是中文的' ,有些是英文的'
@曲子1888：BP神经网络算法的介绍 -
瞿琪15697052778…… 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).
@曲子1888：python进行bp神经网络训练时有没有区分训练和测试样本 -
瞿琪15697052778…… a=sim(net,x) 说实话我也菜鸟级别,你看一下最后这个函数能不能用: 其中“a”自己随便可以设的,其实就是个代表返回值 “net”换成你训练好的函数, “x”换成你的输入矩阵
@曲子1888：如何创建两个隐藏层的BP神经网络 -
瞿琪15697052778…… 我自己的总结是: 1,隐层的神经网络算法1.1构造方法选择 首先使用三个隐藏层的数量来确定三个隐藏层数找到的最小值和最大值的值,然后从最小来验证模型的预测误差,直到它达到最大值.最后,选择模型误差最小隐藏层数.该方法适用...
@曲子1888：BP网络 多层感知器 区别
瞿琪15697052778…… 多层感知器是指得结构,BP是指得学习算法. 感知器模型挺简单的,就是神经元上多个输入的求和带入输出函数减去阈值.多层感知器就是指得结构上多层的感知器模型递接连成的前向型网络.BP就是指得反向传播算法,BP网络指得就是具有多层感知器结构采取反向传播算法的网络. BP网络就是多层感知器网络的一种,但是BP网络突出的是算法,多层感知器突出的是结构.
@曲子1888：bp神经网络的实现办法? -
瞿琪15697052778…… 使干预审办法,不在现场,看见神经网络,并不在现场录下神经网络来.
