我研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),想問下插做數(shù)據(jù)如何用,起到什么作用,求詳解
我研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),現(xiàn)在在寫畢業(yè)論文,現(xiàn)在論文中只討論不同訓(xùn)練參數(shù)條件下,得到最優(yōu)預(yù)測(cè)值,想加點(diǎn)插做數(shù)據(jù)驗(yàn)證。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(luò),現(xiàn)在在寫畢業(yè)論文,現(xiàn)在論文中只討論不同訓(xùn)練參數(shù)條件下,得到最優(yōu)預(yù)測(cè)值,想加點(diǎn)插做數(shù)據(jù)驗(yàn)證。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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京公網(wǎng)安備 11010802022153號(hào)
多看看文獻(xiàn)吧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用作分類、聚類、預(yù)測(cè)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要有一定量的歷史數(shù)據(jù),通過歷史數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中隱含的知識(shí)。在你的問題中,首先要找到某些問題的一些特征,以及對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 雖然BP網(wǎng)絡(luò)得到了廣泛的應(yīng)用,但自身也存在一些缺陷和不足,主要包括以下幾個(gè)方面的問題。 首先,由于學(xué)習(xí)速率是固定的,因此網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢,需要較長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間。對(duì)于一些復(fù)雜問題,BP算法需要的訓(xùn)練時(shí)間可能非常長(zhǎng),這主要是由于學(xué)習(xí)速率太小造成的,可采用變化的學(xué)習(xí)速率或自適應(yīng)的學(xué)習(xí)速率加以改進(jìn)。 其次,BP算法可以使權(quán)值收斂到某個(gè)值,但并不保證其為誤差平面的全局最小值,這是因?yàn)椴捎锰荻认陆捣ǹ赡墚a(chǎn)生一個(gè)局部最小值。對(duì)于這個(gè)問題,可以采用附加動(dòng)量法來解決。 再次,網(wǎng)絡(luò)隱含層的層數(shù)和單元數(shù)的選擇尚無理論上的指導(dǎo),一般是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或者通過反復(fù)實(shí)驗(yàn)確定。因此,網(wǎng)絡(luò)往往存在很大的冗余性,在一定程度上也增加了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的負(fù)擔(dān)。 最后,網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和記憶具有不穩(wěn)定性。也就是說,如果增加了學(xué)習(xí)樣本,訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)就需要從頭開始訓(xùn)練,對(duì)于以前的權(quán)值和閾值是沒有記憶的。但是可以將預(yù)測(cè)、分類或聚類做的比較好的權(quán)值保存,
我是利用改進(jìn)BP算法研究我的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的,但老師覺得只是用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練,缺乏說服力,你有什么良計(jì)?
用算法對(duì)某一實(shí)驗(yàn)做一下預(yù)測(cè),然后實(shí)驗(yàn)結(jié)果和預(yù)測(cè)結(jié)果作對(duì)比,這就有說服力了
我就這這樣做的,這樣就足夠了嗎
可以了,預(yù)測(cè)和結(jié)果符合的好就有說服力了
好的,謝謝