神经网络的权值不是表示比例吗，为什么权值可以是负数，怎么理解？
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threenewbee 2019-05-17 17:55关注权重当然不是比例，它相当于一个多项式表达式的某个未知数的系数。当然可以是负数。
否则为什么激活函数中有sigmoid解决 无用评论 打赏举报
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- 2018-10-20 10:00回答 2 已采纳 解决了。。。。。。。
- 2015-11-12 14:11回答 1 已采纳 NaN一般是数据上溢或者下溢了。检查下你的程序，数据类型。
- 2022-07-14 20:57回答 2 已采纳 拉到底，有以BP神经网络为列的图文教程?%ra=linkhttp://t.csdn.cn/g2JKZ
- 2022-09-09 16:54快乐的小蓝猫的博客 事实上，必须要有权值为负数，不然只有激活神经元，没有抑制的也不行。至于为什么在[-1，1]之间就足够了，这是因为归一化和Sigmoid函数输出区间限制这两个原因。一般在编程时，设置一个矩阵为bounds=ones(S,1)*[-1,1...
- 2022-12-07 12:00回答 1 已采纳 可以参考下ChatGPT的答案：Transformer开始计算损失更新权值的环节是在完成训练之后，利用反向传播算法（Backpropagation）计算梯度，再根据梯度来更新权值参数。
- 2018-11-09 08:17回答 1 已采纳 梯度下降算法的优化器就是一种BP算法 除了梯度下降（GD）或者随机梯度下降（SGD），还有很多别的BP算法，比如Adam、Adadelta、RMSprop，通称“优化器”，所谓优化器就是调整模型权重
- 2021-09-01 07:49回答 1 已采纳 而哈夫曼树（Huffman Tree）是在叶子结点和权重确定的情况下，带权路径长度最小的二叉树，也被称为最优二叉树。--链接转自 最全哈夫曼树哈夫曼编码讲解，兄弟你值得拥有_记录博主学到的点滴-C
- 2022-10-14 20:39wenangou的博客 神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。这种方式有一个问题，就是有时一个神经元的初始权值输入向量太远，以至于它从未在竞争中获胜，因而也从未得到学习，这将形成毫无用处的“死”神经元。汉语中，“网络”一词...
- 2019-10-04 20:43回答 2 已采纳 试着把X和Y定义placeholder时的维度，由batch_size换成None. 因为你这样是固定了传入的数据集大小，在测试集时的维度是10000个，而不是batch-size个
- 2015-01-23 12:37回答 2 已采纳 我也不是太懂，主要看一下斯坦福公开课的第二课吧 [](http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/12/05/mathmatic_in_machi
- 2023-03-14 13:14回答 3 已采纳 基于GPT的解答根据你的描述，可能出现问题的地方在于数组中存储的元素数量不正确。在代码中，数组的长度应该为 $n$，而不是 $n+1$，因为父节点不会超过 $n-1$ 个。 另外，根据你的描述，第一次
- 2022-10-17 23:02goodutils的博客 针对这个权重的随机性不确定的缺点，有人提出了用遗传算法初始化BP的初始权重和阈值的想法，提出了遗传神经网络模型，并且有人预言下一代的神经网络将会是遗传神经网络。3、在matlab中命令行窗口中定义输入P，输出T...
- 2021-06-01 07:28回答 3 已采纳 各名次权值由用户指定的意思是，取前5还是取前三的方案，还是其他方案由你自己定，第一名是5分，还是7分或者其他分值都由你自己定。
- 2022-10-10 15:47「已注销」的博客 谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创。
- 2018-01-27 23:07善水输出端的博客 这几天在各大媒体上接触到了人工智能机器学习，觉得很有意思，于是开始入门最简单的机器算法——神经网络训练算法（Neural Network Training）;以前一直觉得机器学习很高深，到处是超高等数学、线性代数、数理统计。...
- 2022-04-21 20:54NIkoeimi的博客 文章目录神经网络前言一、神经网络理论知识二、matlab实现神经网络1.引入库2.读入数据三、python实现神经网络1.引入库总结 前言 此文章仅作为个人学习笔记使用，主要介绍理论以及学习过程，仅供参考！ 一、神经...
- 2022-08-31 18:38ai智能网络的博客 也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。因为matlab工具箱为了在寻解不同阶段更智能的选择合适的步长，使用的是可变学习率...
- 2023-08-03 09:50柯宝最帅的博客 ①第一代神经网络——单层感知器（MP）模型，感知器模型实际就是将神经元模型中的激活函数作为符号函数，写成向量形式，即它简洁且功能强大，可以实现自我迭代，只要有足够数量的样本，感知器模型就能找到一组合适的...
- 2021-07-28 00:02九欧的博客 本文主要对神经元的基本工作单元（人工神经元模型）进行概述，以及神经网络的构成和基本工作原理进行介绍。以及激活函数的定义和一些常用的激活函数的特征。
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