单层的神经网络几乎等价于N元一次方程
多层的神经网络有什么意义?能拟合所有函数吗?
如果能,能介绍一下相关的证明过程/研究成果吗?(证明它能拟合所有函数)
如果不能,是不是说神经网络是基本上没用的
神经网络算法能拟合所有函数吗?
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2条回答 默认 最新
- 2022-10-18 16:20回答 2 已采纳 1.7%也不算多啊，数据集小一些或者数据集分布偏差点就这样了是否还是得看loss曲线或acc曲线来判断。比如训练集loss不断下降，验证集先下降后上升，就是经典的过拟合现象；或者验证集的loss基本上
- 2022-11-27 20:43回答 3 已采纳 个人理解：从数学的角度，就是拟合函数。 足够深的神经网络可以拟合出几乎任意的函数以一层为例： 输入n维，输出m维 -- 可以理解成拟合了m个函数 每个函数输入n个变量最后：建议手撕代码，理解更深刻
- 2022-11-16 16:44回答 4 已采纳 问题出在你不应该将函数名命名为train，因为你本身继承的是nn.Module()这个类，如果你去看源码说明的话，你会发现这个类本身有个函数脚train，model.train()的意思是将模型转成训
- 2023-03-13 14:03AI有温度的博客 你知道y=kx+b，你就知道了为什么神经网络可以（理论上）拟合任何函数。
- 2018-10-15 05:21回答 5 已采纳 loginFenzi
- 2018-06-25 07:25回答 3 已采纳 可以考虑直接使用全连接层的输出，也就是softmax层的输入，实际上就是提取到的图像的特征的矩阵表示，然后通过线性回归等多种方式都可以拟合到你需要的输出值
- 2023-03-29 22:17回答 2 已采纳 这个取决于你的损失函数，判断是否靠近蓝色数据，以距离远近给惩罚值
- 2022-05-14 15:01物质波波波的博客 BP（back propagation）即反向传播，是一种按照误差反向传播来训练神经网络的一种方法，BP神经网络应用极为广泛。 BP 神经网络主要可以解决以下两种问题： 1.分类问题：用给定的输入向量和标签训练网络，实现网络对...
- 2021-07-16 16:16回答 1 已采纳 这个之前写过很多种方法：代码地址 文章解读
- 2023-03-08 15:46回答 2 已采纳 在使用Python的 lmfit 模块进行分段函数拟合时，可以添加条件来强制断点处连续且一阶导数连续。具体操作如下： 导入 lmfit 模块，并定义分段函数。 import numpy as np f
- 2021-02-06 22:30回答 2 已采纳 matlab x1 = [1 2 3 4 5 6]'; x2 = [.2 .4 .8 .9 1.1 2.1]'; X = [x1 x2]; f = [ 3.3079 6.6358 10.31
- 2023-11-08 18:37（备考中，暂停更新）4.14 于武汉的博客 使用遗传算法优化的BP神经网络实现非线性函数拟合
- 2019-05-07 14:00回答 1 已采纳 使用confint函数即可输出置信区间(errorbar)， ``` ci=confint(fi_fit,0.95) ``` 可参考链接：[MATLAB--confint](https:/
- 2020-01-11 19:27鸣王星U+2647的博客 本文选取线性项加激活函数组成一个非线性模型，利用神经网络算法最优确定模型中的未知参数，利用随机搜索的方式确定函数模型，从而达到很好的拟合效果 关键词 BP神经网络 随机搜索 随机重启 参数优化 数据拟合 RELU ...
- 2022-03-29 15:18遗传算法优化 BP 神经网络是用遗传算法来优化 BP 神经网络的初始权值和阈值,使优化后的 BP 神经网络能够更好地预测函数输出。遗传算法优化 BP 神经网络的要素包括种群初始化、适应度函数、选择操作、交叉操作和变异...
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