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duwenting_木蟲 (小有名氣)
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我研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡,想問下插做數(shù)據(jù)如何用,起到什么作用,求詳解
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| 我研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡,現(xiàn)在在寫畢業(yè)論文,現(xiàn)在論文中只討論不同訓練參數(shù)條件下,得到最優(yōu)預測值,想加點插做數(shù)據(jù)驗證。想問下插做數(shù)據(jù)如何用,起到什么作用,求詳解 |

至尊木蟲 (文壇精英)
| 多看看文獻吧神經(jīng)網(wǎng)絡可以用作分類、聚類、預測等。神經(jīng)網(wǎng)絡需要有一定量的歷史數(shù)據(jù),通過歷史數(shù)據(jù)的訓練,網(wǎng)絡可以學習到數(shù)據(jù)中隱含的知識。在你的問題中,首先要找到某些問題的一些特征,以及對應的評價數(shù)據(jù),用這些數(shù)據(jù)來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡。 雖然BP網(wǎng)絡得到了廣泛的應用,但自身也存在一些缺陷和不足,主要包括以下幾個方面的問題。 首先,由于學習速率是固定的,因此網(wǎng)絡的收斂速度慢,需要較長的訓練時間。對于一些復雜問題,BP算法需要的訓練時間可能非常長,這主要是由于學習速率太小造成的,可采用變化的學習速率或自適應的學習速率加以改進。 其次,BP算法可以使權(quán)值收斂到某個值,但并不保證其為誤差平面的全局最小值,這是因為采用梯度下降法可能產(chǎn)生一個局部最小值。對于這個問題,可以采用附加動量法來解決。 再次,網(wǎng)絡隱含層的層數(shù)和單元數(shù)的選擇尚無理論上的指導,一般是根據(jù)經(jīng)驗或者通過反復實驗確定。因此,網(wǎng)絡往往存在很大的冗余性,在一定程度上也增加了網(wǎng)絡學習的負擔。 最后,網(wǎng)絡的學習和記憶具有不穩(wěn)定性。也就是說,如果增加了學習樣本,訓練好的網(wǎng)絡就需要從頭開始訓練,對于以前的權(quán)值和閾值是沒有記憶的。但是可以將預測、分類或聚類做的比較好的權(quán)值保存。 |

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