在网上收不到关于bp神经网络的权值收敛曲线,类似lms算法的迭代收敛曲线这样。是什么样的？有没有代码参考一下。谢谢，刚入门还有很多不懂地地方.
bp神经网络的权值有没有收敛曲线？是什么样的?
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- 2018-10-20 10:00回答 2 已采纳 解决了。。。。。。。
- 2023-03-26 21:49回答 1 已采纳 参考GPT和自己的思路：在构建哈夫曼树时，新节点应该是指针类型而不是对象类型，因为在对原有的节点进行操作时，可能会出现指向已经弹出队列的对象，从而导致结果错误的情况。因此，在构建新节点时应该使用指针类
- 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。
- 2018-09-04 20:44本三儿的博客 所以说 AI 其实并没有什么神秘，只是在算法上更为复杂。要想理解这一点，我们要从一个问题说起：找数据的规律... 如果你是一名上过大学的人，有几个数学上的方法你应该不太陌生：线性拟合，多项式拟合...
- 2022-12-07 09:38回答 1 已采纳 先是3和4 ，组合成7，那么剩下8,6,13,30,15,21,7然后选择6和7组合成13，那么剩下8,13,30,15,21,13接着选择8和13，那么剩下21,30,15,21,13选择13和15
- 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。
- 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
- 2022-09-15 15:52快乐的小蓝猫的博客 2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…三、总体...
- 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
- 2015-11-12 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。
- 2017-05-13 06:09回答 2 已采纳 类别为0的权重1，类别为1的权重是0
- 2022-08-24 15:42快乐的小荣荣的博客 BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入...2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
- 2021-10-28 22:39回答 1 已采纳 你的 ALGraph* g 这里没有分配内存。C++版本的分配内存：ALGraph* g=new ALGraph;C版本的分配内存：ALGraph* g = (ALGraph*)malloc(size
- 2022-10-22 12:42wenangou的博客 前馈型BP网络,即误差逆传播神经网络是最常用,最流行的神经网络.BP网络的输入和输出关系可以看成是一种映射关系,即每一组输入对应一组输出.BP算法是最著名的多层前向网络训练算法,尽管存在收敛速度慢,局部极值等缺点...
- 2022-09-28 19:52快乐的小肥熊的博客 图8.11中，X=(x1，…将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有神经元，获得各层的误差信号，用它们可以对各层的神经元的权值进行调整(关于如何修改权值参见韩立群著作[8])，循环不断...
- 2022-09-28 19:39小浣熊的技术的博客 训练样本进行了预处理，比如归一化，而测试样本未进行同样的处理 这样的归一化似有问题，我也认为“测试数据的归一化也用训练数据归一化时得出的min和max值”， 请参考这个帖子 测试数据带入训练好的神经网络误差...
- 2022-10-13 15:08「已注销」的博客 神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。
- 2022-08-20 19:40快乐的小蓝猫的博客 rfid。BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；...2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
- 2022-09-09 16:39「已注销」的博客 BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入...2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
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