1. BP神經網路中初始權值和閾值的設定
1、首先需要了解BP神經網路是一種多層前饋網路。
2. 自己編寫的神經網路怎麼初始化權重
is the regrets over
3. Matlab中建立BP網路後，如何進行權值和閾值初始化
%生成初始化權值、閥值矩陣
quanV = rands(midnum,innum); %隨機矩陣
faV = rands(midnum,1);
quanW = rands(outnum,midnum);
faW = rands(outnum,1);
net.IW{1,1}=quanV; %IW 是輸入層到第一層的權值矩陣LW 是中間層和輸出層的權值矩陣
net.LW{2,1}=quanW ;
net.b{1}=faV ; %b{1} 表示隱含層的閥值矩陣
net.b{2}=faW;
4. 神經網路閥值初始值一般是多少
閥值初始化,即對神經網路中所有的權值閥值進行初始化,初始值通常設為(-1,1)
http://www.chinaaet.com/article/index.aspx?id=18884
5. BP神經網路中,如何設定神經元的初始連接權重以及閥值
初始連接權重關繫到網路訓練速度的快慢以及收斂速率，在基本的神經網路中，這個權重是隨機設定的。在網路訓練的過程中沿著誤差減小的方向不斷進行調整。針對這個權重的隨機性不確定的缺點，有人提出了用遺傳演算法初始化BP的初始權重和閾值的想法，提出了遺傳神經網路模型，並且有人預言下一代的神經網路將會是遺傳神經網路。希望對你有所幫助。你可以查看這方面的文獻
6. BP神經網路如何設置初始權值
1、如果使用MATLAB的話不要自己設定，newff之後會自動賦值
也可以手動：net.IW{}= ; net.bias{}=
2、一般來說輸入歸一化，那麼w和b取0-1的隨機數就行
7. matlab中BP神經網路如何設置初始權重
因為初始值（初始權值和閥值）都在x這個向量中，x（n，1）的長度n為：n=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum
其中inputnum*hiddennum是輸入層到隱含層的權值數量，hiddennum是隱含層神經元個數（即隱含層閥值個數），hiddennum*outputnum是隱含層到輸出層權值個數，outputnum是輸出層神經元個數（即輸出層閥值個數）；
8. BP神經網路一般初始權值和閥值是多少
初始的權值和偏差一般是在0-1之間，隨機選取某一0-1之間的值作為某一權值或偏差的值
原因在於：
1、數據預處理階段會將所有的數據規范化到0-1之間，並且神經網路的輸出也是0-1之間的向量，因此其中的網路結點值也應位於0-1中
2、隨機初始化的優勢在於可有效避免梯度消失或梯度爆炸的問題，增加網路的穩定性。
9. 神經網路，輸入層的NULL值怎麼初始化處理
BP網路用於函數逼近時，權值的調節採用的是負梯度下降法，這種調節權值 的方法有它的局限性，既存在著收斂速度慢和局部極小等缺點。而徑向基神經網路在逼近能力、分類能力和學習速度等方面均優於BO網路。
從理論上講，RBF網路和BP網路一樣可近似任何的連續非線形函數，兩者的主要差別在於各使用不同的作用函數，BP網路中的隱層節點使用的是Sigmoid函數，其函數值在輸入空間中無限大的范圍內為非零值，而RBF網路的作用函數則是局部的。