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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 |
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duwenting_
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5樓2012-02-05 08:55:12
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【答案】應助回帖
duwenting_(金幣+20, 博學EPI+1): ★有幫助 2012-02-05 08:55:50
duwenting_(金幣+46): 2012-02-12 14:33:57
duwenting_(金幣+46): 2012-02-12 14:33:57
| 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值保存。 |
2樓2012-02-04 12:42:49
duwenting_
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4樓2012-02-04 15:11:06
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