BP神经网络模型预测
构建了一个BP神经网络模型，测试集中结果误差前一半还可以，后面误差比较大，想问下什么原因呢
bp神经网络模型预测
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- 2021-07-01 21:07回答 1 已采纳 训练数据集默认代表所有数据集的分布（采样原则），所以训练集如何归一化，那么预测就如何操作。如果训练集分布不能代表所有数据集分布，需要进行定向数据增强或者增加训练集样本。1）常规的分类，直接减均值除以方
- 2021-06-09 10:53回答 2 已采纳 这个需要建立字典封装起来
- 2018-10-31 08:03回答 2 已采纳 具体要看你的程序，如果你不使用batch，那么通常的做法是把当前的权重在所有数据之上跑一次（正向传播），然后算出梯度，根据梯度修正每个隐层的权重（反向传播），这个整个的过程算一个迭代。 你说的每年的
- 2022-06-04 14:18代码 基于BP神经网络的人口预测代码代码 基于BP神经网络的人口预测代码代码 基于BP神经网络的人口预测代码代码 基于BP神经网络的人口预测代码代码 基于BP神经网络的人口预测代码代码 基于BP神经网络的人口预测代码...
- 2022-04-21 21:24回答 1 已采纳 就算不用到newff工具，至少也需要用到一种框架，否则利用最简单的优化方式光求导就会把人逼疯，这里我有一篇文章是关于BP神经网络的https://blog.csdn.net/qq_18560985/a
- 2021-07-19 21:04回答 1 已采纳 首先怀疑过拟合, 减少迭代次数, 像这种非常简单的数据拟合, 完全不需要200这么大的周期, 一般30-50个足够
- 2021-05-25 18:45回答 2 已采纳 以下是我想出来的几个思路用于重新考虑你自己的神经网络。 1. 你用了几层神经网络？一层神经网络很可能无法解决异或等线性不可分问题，多层神经网络加上非线性激活函数可以解决这一问题。 2. 你是自己手
- 2021-09-13 12:39网安幕后推手的博客 BP神经网络是一种人工神经网络，其主旨是一种进行分布式并行信息处理的数学模型。 1、基本概念 感知器 代表BP神经网络中的单个节点。 其包含：输入项、权重、偏置、激活函数、输出。 下图可以看出其详细信息： 其中...
- 2022-05-08 16:07回答 3 已采纳 这是一个好问题，我将上一次的辛烷值做了一个运算，生成一个辛烷值区间，进行预测（预测的元素是4个也罢，2个也行，本质都是类似的） 公式如下： 数据修改后为： 之后2个预测代码都要进行修改才行 第1个
- 2023-02-16 00:19回答 2 已采纳 以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用： 修改意见！ 答：报错的意思是matlab从2016a版本到2022b版本的变化，使得训练参数和输入输出格式存在差异。这里的问题是需要将训练参数进行修改，
- 2022-08-13 22:22回答 1 已采纳 神经网络不能像树模型这些通过shape来预测重要性，那计算量太大，不适用，只能通过permutation预测，也就是每次随机打乱目标特征，然后进训练好的模型预测，预测效果越差即准确率越差，就说明特征重
- 2022-10-20 19:01aifans_bert的博客 一些基本常识和原理[什么叫神经网络?]人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；...
- 2022-10-13 14:31神经网络技术宅的博客 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，…
- 2022-10-03 21:51阳阳2013哈哈的博客 1、神经网络算法隐含层的选取 1.1 构造法 首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数，找到最小值和最大值，然后从最小值开始逐个验证模型预测误差，直到达到最大值。最后选取模型误差最小的那个隐含层层...
- 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。
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3月9日
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