BP神经网络中为什么设置阈值？
在感知器中设置阈值是如果结果大于阈值则就受到刺激输出+1，小于输出—1，这很好理解。但是BP算法中为什么还设置呢？直接用权值调整不就OK了吗？
在BP网络中阈值的作用具体是什么啊？
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我不知道你x的哪里来的？所以也不知道你是如何确定初始权值和阀值。
不过我们平常写程序时这些值都是随机赋予的。
权值是层与层神经元之间的
阈值是神经元内的。追问
你的意思是在BP网络中阈值作用和感知器中是一样的？
但是BP并不是多层感知器啊，感觉不大对。
BP神经网络中为什么设置阈值?
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。
BP神经网络一般初始权值和阀值是多少?
原因在于：1、数据预处理阶段会将所有的数据规范化到0-1之间，并且神经网络的输出也是0-1之间的向量，因此其中的网络结点值也应位于0-1中 2、随机初始化的优势在于可有效避免梯度消失或梯度爆炸的问题，增加网络的稳定性。
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。
一个关于BP神经网络的问题,matlab中神经网络工具箱的初始权值和阀值是...
例如你用BP神经网络来拟合曲线，找到输入值与输出值之间的线性规律，那么在训练的过程中这个拟合的曲线会不断的调整其参数和权值直到满足几个预设条件之一时训练停止。虽然这个训练出来的结果有时候会有一定误差，但都在可以接受的范围内。缩小误差的一个方法是需要预先设置初始参数，虽然每次依然会得到不一...
bp神经网络算法介绍
BP网络的核心学习机制基于最速下降法，通过反向传播调整权值和阈值，目标是减小网络误差的平方和，形成最优解。其结构包括输入层、隐层和输出层，构成了一种灵活且强大的模型。相较于传统的BP神经网络算法，BP神经网络算法有所创新。它在原有的基础上，通过设计新的策略，如直接设定一组权值，将目标输出...
BP神经网络中初始权值和阈值的设定
因为初始值(初始权值和阀值)都在x这个向量中,x(n,1)的长度n为:n=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum其中inputnum*hiddennum是输入层到隐含层的权值数量,hiddennum是隐含层神经元个数(即隐含层阀值个数),hiddennum*outputnum是隐含层到输出层权值个数,outputnum是输出层神经元个数(即输出层...
一文搞懂BP神经网络——从原理到应用
BP神经网络，即反向传播（Back Propagation）神经网络，其核心在于通过反向传播技术不断调整网络的权重和阈值，以最小化网络的误差平方和，从而学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，无需事前揭示描述映射关系的数学方程。算法流程图 BP网络算法流程主要包括信号的正向传播和误差的反向传播两个阶段。神经元...
MATLAB 神经网络net.b{1}
net.b是bp神经网络的阈值，你取1和2应该是输入层阈值与输出层阈值，我想你的输出结果是1维变量，所以2是1一个数，取1与输入层变量数应该相同的，更详细的建立你借本书看下阈值方面的。祝好运
BP神经网络分类模型-二分类及多分类预测-MATLAB代码实现
BP神经网络分类模型 - 二分类与多分类预测 - MATLAB实现详解在机器学习中，分类预测可分为二分类和多分类，二分类涉及两个类别，而多分类则是三个或更多类别。实际上，多分类模型同样适用于二分类问题，只是通过设定阈值来区分类别，如以0.5为界，预测值小于阈值则归类为0，反之为1。BP神经网络的分类...
