BP神经网络中初始权值和阈值的设定代码如下:w1=x(1:inputnum*hiddennum);B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);B2=x(inputnum*hidde

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/10 07:33:36

BP神经网络中初始权值和阈值的设定代码如下:w1=x(1:inputnum*hiddennum);B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);B2=x(inputnum*hidde
BP神经网络中初始权值和阈值的设定
代码如下:
w1=x(1:inputnum*hiddennum);
B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);
w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);
B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);
为什么要这么确定?

BP神经网络中初始权值和阈值的设定代码如下:w1=x(1:inputnum*hiddennum);B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);B2=x(inputnum*hidde
你这是不是用遗传算法优化权值和阀值啊?
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.

BP神经网络中初始权值和阈值的设定代码如下:w1=x(1:inputnum*hiddennum);B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);B2=x(inputnum*hidde BP神经网络中,如何设定神经元的初始连接权重以及阀值? 神经网络的初始权值和阈值为什么都归一化0到1之间呢或是-1到1,还有神经网络的收敛只得是什么呢! RBF神经网络和BP神经网络,matlab代码有什么区别? BP神经网络中初始权值随机生成与给定确定数对最后连接权值有什么不同的影响?最后获得的连接权值会不会改变 蚁群算法优化BP神经网络 遇到的问题.看了不少文献,发现蚁群算法优化神经网络是利用蚁群算法在解空间寻找出一组最优的权值和阈值,然后将这一组解带回到神经网络进行细致优化,从而得到 神经网络里的阈值是什么意思 什么是神经网络算法的阈值 matlab神经网络工具包中,使用3层BP神经网络,人工赋予初始权值,如何使权值矩阵中为0的元素不参与训练?因为每次对初始权值矩阵的某些元素赋值为0后,经过训练,原矩阵为0的元素变为非0了,我 在三层bp神经网络中,如果知道输入层的值和各个神经元的权值,怎么求输出层的值? 神经网络权值和阈值的离线训练程序怎么写我有一个3-5-1结构的神经网络 现在权值和阈值要离线训练下,不知哪条语句能用,在书上看到【w,b】=solvelin(p,t)不知道p,t代表啥意思?书上没写呢,希望 Opencv中有寻找全局阈值的内部函数吗?难道只能按如下步骤自己写代码?处理流程:1.为全局阈值选择一个初始估计值T(图像的平均灰度).2.用T分割图像.产生两组像素:G1有灰度值大于T的像素组 人脸识别中应用BP神经网络的输出和输入分别是什么 BP神经网络中怎么样归一化 matlab中BP神经网络的性能函数都有什么 BP神经网络中隐含层的神经元数怎么确定 求人工神经网络BP算法c++代码整体程序自己写了,但是权值和阀值如何快速收敛呢,循环了N此还是不收敛···高分求 bp神经网络算法的原理