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神經網路隱藏層神經元設置

發布時間: 2022-08-06 02:50:15

『壹』 神經網路的隱含層確定方法有多少

確定神經網路隱層數的方法有很多種,現在沒有說那一種是最好的。具體的還要結合你的問題來解決。
至於說2n+1個隱層神經元個數,也是需要根據具體問題來確定的。
比方說,你可以在2n+1的基礎上確定一個正負10的區域,分別用區域中的數值代到網路中,看最後誰的誤差最小就用哪一個。

『貳』 請問各位,現建立神經網路,輸入層2個神經元,輸出層2個神經元,請問隱含層應該設置幾個神經元 比較好呢

隱層神經元的個數的確定目前還沒有理論上的突破。目前採用比較多的是「試湊法」(try and error)
參考文獻如下:
[44] 叢爽. 面向MATLAB工具箱的神經網路理論與應用.合肥:中國科學技術大學出版社
[39] 閻平凡,張長水. 人工神經網路與模擬進化計算. 北京:清華大學出版社會,2005
[40] MT Hagan, HB Demuth, MH beale. Neural network design. In Thomson Learning,1996

『叄』 神經網路的隱層數,節點數設置。

我自己總結的:
1、神經網路演算法隱含層的選取
1.1 構造法
首先運用三種確定隱含層層數的方法得到三個隱含層層數,找到最小值和最大值,然後從最小值開始逐個驗證模型預測誤差,直到達到最大值。最後選取模型誤差最小的那個隱含層層數。該方法適用於雙隱含層網路。
1.2 刪除法
單隱含層網路非線性映射能力較弱,相同問題,為達到預定映射關系,隱層節點要多一些,以增加網路的可調參數,故適合運用刪除法。
1.3黃金分割法
演算法的主要思想:首先在[a,b]內尋找理想的隱含層節點數,這樣就充分保證了網路的逼近能力和泛化能力。為滿足高精度逼近的要求,再按照黃金分割原理拓展搜索區間,即得到區間[b,c](其中b=0.619*(c-a)+a),在區間[b,c]中搜索最優,則得到逼近能力更強的隱含層節點數,在實際應用根據要求,從中選取其一即可。

『肆』 matlabBP神經網路工具箱,可以調整隱含層節點數嘛

Matlab神經網路工具箱幾乎包含了現有神經網路的最新成果,神經網路工具箱模型包括感知器、線性網路、BP網路、徑向基函數網路、競爭型神經網路、自組織網路和學習向量量化網路、反饋網路BP神經網路具有很強的映射能力,主要用於模式識別分類、函數逼近、函數壓縮等。下面通過實例來說明BP網路在函數逼近方面的應用需要逼近的函數是f(x)=1+sin(k*pi/2*x),其中,選擇k=2進行模擬,設置隱藏層神經元數目為n,n可以改變,便於後面觀察隱藏層節點與函數逼近能力的關系。

『伍』 BP神經網路中隱含層的神經元數怎麼確定

經驗公式未必能達到理想效果,這個真的需要一個個嘗試。可以先按樓上說的設定,然後再根據結果的誤差以及收斂速度來一個個調整。

『陸』 神經網路的隱含層節點數怎麼設置啊比如要設置18層隱含節點數!跪求,工作急用!

隱層一般是一層或兩層,很少會採用三層以上,至少隱層的節點數確定,一般有以下幾種方法:1、有經驗的人員根據以往的經驗湊試出節點個數。2、某些學術研究出固定的求節點方法,如2m+1個隱層節點,m為輸入個數。3、修剪法。剛開始建立足夠多的節點數,在訓練過程中,根據節點數的相關程度,刪除重復的節點。

『柒』 matlab建立bp神經網路如何設置兩個隱含層呢

題主那個newff裡面的10看到沒?那個就是設置1個隱含層的神經元個數,要多個隱含層就把10改成[4,10,1]就是第一個隱含層有4個神經元,第二個隱含層10個神經元,最後一層輸出層1個神經元。然後你的{TF1 TF2}不用改。這樣應該能用了。

然後給你一個newff的各項參數使用的介紹:

『捌』 神經網路隱藏層是什麼

一個神經網路包括有多個神經元「層」,輸入層、隱藏層及輸出層。輸入層負責接收輸入及分發到隱藏層(因為用戶看不見這些層,所以見做隱藏層)。這些隱藏層負責所需的計算及輸出結果給輸出層,而用戶則可以看到最終結果。

『玖』 神經網路的隱含層節點數是不是通過公式設置的!比如隱含層節點數18,就用隱含層節點數18的公式!工作

現在還沒有什麼成熟的定理能確定各層神經元的神經元個數和含有幾層網路,大多數還是靠經驗,不過3層網路可以逼近任意一個非線性網路,神經元個數越多逼近的效果越好。

『拾』 神經網路隱層數和神經元個數如何確定

你使用的什麼神經網路?如果是RBF神經網路,那麼只有3層,輸入層,隱含層和輸出層。確定神經元個數的方法有K-means,ROLS等演算法。