神经网络 反向误差传递 隐层

神经网络有很多种.有BP,SOM,ART1,ART2等等.有有师教导如BP,有无师教导如SOM,ART1,ART2.你说的竞争层属于无师教导.基本上是经过向量的运算后取欧氏距离然后处理,一个是线性的一

如果仅仅是想把BP作为工具,建议你使用matlab的神经网络工具箱,这样就不用花那么多时间去研究具体的算法了,哥们,时间就是一切啊!如果你研究的是神经网络本身,那就加油吧,呵呵再问：关键是我会c，但是

1,BP神经网络的隐层数,各隐层的节点数都是要不断的调节的,不过有一个一般性的范围.隐层节点数L

推荐一本书《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》,我已经传到文库上面去了,自己去下载吧,这本书很经典,介绍得很详细,

某层的神经元个数与节点数是一个意思.按你的假设：虽是3层神经网络,但是去叫做两层BP网络,因为输入层一般不算做一层.按你的假设,n就该取2,s1就是隐含层节点数,选取的公式是Hornik提出的公式,可

1、56+0.0012,56-0.00122、数字,单位二、问答题y=f（x1,x2,x3……xn）△y=эf/эx1△y+эf/эx2△y+эf/эxn△y,求эf/эxn测一矩形面积,a边为20.

看上去没什么问题,建议先把数据归一化,这样比较好.

没有影响.半径为R,仅在每个环的环的数量之间的差异有关的测量,没有必要再确定环系列.该显微镜中的计算的零消除错误用于读取的振铃次数.

回程误差或者叫空城误差来源于测微螺杆的螺距,所以减小回程误差的最好方法就是“不反转”测微轮.实验时细心读数操作.

隐层神经元的个数的确定目前还没有理论上的突破.目前采用比较多的是“试凑法”（tryanderror)参考文献如下：[44]丛爽.面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用.合肥：中国科学技术大学出版社

确定隐层节点数的方法为“试凑法”.隐含神经元的数目是非常重要的,它的选取结果直接影响到网络的性能好坏.如果隐含层的神经元数量太少,网络就不能够很好的学习,即便可以学习,需要训练的次数也非常多,训练的精

阈值也是用来调节神经网络结构的,用来尽可能逼近目标值,你要是设定为阈值是0,那么训练的时候也会自动调节阈值为非零的数.书上讲的很难,建议你看几篇论文模仿做.

这得看你用的什么激活函数,一般用sigmoid函数,不过情况是一样的.用权值乘以输入值,然后带入激活函数,这就是隐层的输出,再与隐层到输出层的权值相乘求和,这就是最后的输出.不过建议你看看关于神经网络

我自己总结的：1、神经网络算法隐含层的选取1.1构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数,找到最小值和最大值,然后从最小值开始逐个验证模型预测误差,直到达到最大值.最后选取模型误差最小

最佳隐含层节点数为输入层节点数、输出层节点数之积开平方,若输入层为22,输出为1,那么隐含层个数大概为5

通过最大允许误差来计算不确定度,有公式,标准不确定度等于最大允许误差绝对值除以k值,最大允许误差服从均匀分布,固k值取根号3,所以,你最后的不确定度与允许误差之间的关系就是：U=允许误差/根号3你要计

BP%%清空环境变量clcclear%%训练数据预测数据提取及归一化%下载四类语音信号loaddata1c1loaddata2c2loaddata3c3loaddata4c4%四个特征信号矩阵合成一个

首先,求出实际输出和期望输出之差,然后再求这个差的均方值,输出层各单元的一般化误差定义为这个均方值对输出层输入的负偏导数.不知道我这样的表述是否清楚?本想给你看一下具体的公式,但是这里好像不支持公式编

这肯定是出现了过拟合了,你可以做一下改进.1.处理一下数据集,也就是说重新划分训练集和测试集2.换一个误差检验函数3.调整一下隐节点个数4.控制学习次数

这个包底下怎么做我不太确定,如果你是自己写训练的话,就每更新一步再乘以个矩阵让你想要保持为0的元素为0就行了再问：嗯，谢谢你的帮助！！自己编也行，只是觉得挺麻烦，如果可以利用一些函数或者技巧，会省很多