BP神经网络没有阈值行不行？
本科毕设是手写体数字识别，输入向量有N个分量，则输入层必须有N＋1个神经元吗（多出那个神经元输入－1以便减去阈值）？为什么有的论文只写有N个神经元？是省略了还是不用阈值？
课本上讲输入层有一神经元固定输入－1，而阈值放在权值矩阵中，这样净输入中就有－1＊阈值，可以不这样吗
看你自己对bp的设计，如果你的权值更新里面只是对n个神经元的权值更新，就是默认另外的那个为0. 此时y=f(x)。
而如果你的权值更新包括对另外一个b的更新，则y=f(x)+b而已。
似乎从精度上说，也没有太大区别。
BP神经网络偏值和阈值的关系,为什么用Matlab进行编程时都不设置...
每次创建网络时，系统都会随机产生不同的权值和阈值，这个不需要自己输入，这也是每次训练的结果为啥不一样，还容易陷入局部最优解。一般需要多次测试选出误差最小的那次作为训练好的网络，不过很难保证是全局最优解。为了解决这个问题，需要进行优化处理，如遗传算法，PSO等。
BP神经网络中初始权值和阈值的设定
2、根据误差梯度下降法来调节各层的权值和阈值，使修改后的网络的最终输出能接近期望值。3、在BP神经网络中，阈值也是一个变化值。权值是层与层神经元之间的，阈值是神经元内的。同权值类似，都需要设定初始值。通过训练网络，对权重和阈值进行修正都，最终达到局部最优。4、不是说把W改成B就可以，...
BP神经网络中初始权值和阈值的设定
1、首先需要了解BP神经网络是一种多层前馈网络。2、以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数，有梯度下降法traingd,弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。3、在matlab中命令行窗口中定义输入P，输出T，·通过“newff(minmax(P),[5,1]构建BP神经网络，“[net,tr]=train(net,P,T);...
BP神经网络中初始权值和阈值的设定
2011-05-10 BP神经网络没有阈值行不行? 2 2010-10-26 BP神经网络MATLAB编程。 318 2009-06-12 求用matlab编BP神经网络预测程序 111 2010-01-01 BP神经网络算法程序作业 24 2009-11-25 遗传算法优化BP神经网络权阈值的适应度评价函数 5 更多关于bp神经网络的知识 > 网友都在找: 神经网络权值阈值如何...
标题 神经网络模型中加权求和的输入,为什么有阈值?
通过训练网络，对权重和阈值进行修正都，最终达到局部最优。BP(Back Propagation）网络是1986年由Rinehart和McClelland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...
BP神经网络怎样确定传输函数和隐层个数。。。?
BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是...
什么是BP网络
因此二者并不矛盾，只是我没有理解其精髓而已。随便提一下BP网络的强大威力：1）任何的布尔函数都可以由两层单元的网络准确表示，但是所需的隐藏层神经元的数量随网络输入数量呈指数级增长；2）任意连续函数都可由一个两层的网络以任意精度逼近。这里的两层网络是指隐藏层使用sigmoid单元、输出层使用非...
bp神经网络提高泛化能力?有几种方法?
提高BP神经网络泛化能力的几种方法：1. 输入样本的数量：适量的输入样本有助于提升网络的泛化能力。然而，样本数量过多可能导致过度拟合，反而降低泛化能力。因此，样本集应包括足够的转折点数据，但不宜过多。2. 隐含层神经元数量：在保证性能的前提下，应尽量减少隐含层的神经元数量。过多的神经元会...
遗传算法优化BP神经网络权阈值的适应度评价函数
评价阈值好坏的标准应该是：（网络实际输出T-理论输出P）的平方和。这里的实际输出指神经网络计算值，理论输出表示期望输出值。这个平方和值应该尽量小。越小说明神经网络计算越准确。
BP神经网络连接权值如何确定
BP神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。1、如果使用MATLAB的话不要自己设定,newff之后会自动赋值。 也可以手动:net.IW{}= ; net.bias{}=。2、一般来说输入归一化,那么w和b取0-1的随机数就行。 Centoer | 发布于2015-11-11 举报| 评论 1 0 BP神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。 leng...
