1. BP神经网络中初始权值和阈值的设定
1、首先需要了解BP神经网络是一种多层前馈网络。
2. 自己编写的神经网络怎么初始化权重
is the regrets over
3. Matlab中建立BP网络后，如何进行权值和阈值初始化
%生成初始化权值、阀值矩阵
quanV = rands(midnum,innum); %随机矩阵
faV = rands(midnum,1);
quanW = rands(outnum,midnum);
faW = rands(outnum,1);
net.IW{1,1}=quanV; %IW 是输入层到第一层的权值矩阵LW 是中间层和输出层的权值矩阵
net.LW{2,1}=quanW ;
net.b{1}=faV ; %b{1} 表示隐含层的阀值矩阵
net.b{2}=faW;
4. 神经网络阀值初始值一般是多少
阀值初始化,即对神经网络中所有的权值阀值进行初始化,初始值通常设为(-1,1)
http://www.chinaaet.com/article/index.aspx?id=18884
5. BP神经网络中,如何设定神经元的初始连接权重以及阀值
初始连接权重关系到网络训练速度的快慢以及收敛速率，在基本的神经网络中，这个权重是随机设定的。在网络训练的过程中沿着误差减小的方向不断进行调整。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。希望对你有所帮助。你可以查看这方面的文献
6. BP神经网络如何设置初始权值
1、如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值
也可以手动：net.IW{}= ; net.bias{}=
2、一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行
7. matlab中BP神经网络如何设置初始权重
因为初始值（初始权值和阀值）都在x这个向量中，x（n，1）的长度n为：n=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum
其中inputnum*hiddennum是输入层到隐含层的权值数量，hiddennum是隐含层神经元个数（即隐含层阀值个数），hiddennum*outputnum是隐含层到输出层权值个数，outputnum是输出层神经元个数（即输出层阀值个数）；
8. BP神经网络一般初始权值和阀值是多少
初始的权值和偏差一般是在0-1之间，随机选取某一0-1之间的值作为某一权值或偏差的值
原因在于：
1、数据预处理阶段会将所有的数据规范化到0-1之间，并且神经网络的输出也是0-1之间的向量，因此其中的网络结点值也应位于0-1中
2、随机初始化的优势在于可有效避免梯度消失或梯度爆炸的问题，增加网络的稳定性。
9. 神经网络，输入层的NULL值怎么初始化处理
BP网络用于函数逼近时，权值的调节采用的是负梯度下降法，这种调节权值 的方法有它的局限性，既存在着收敛速度慢和局部极小等缺点。而径向基神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BO网络。
从理论上讲，RBF网络和BP网络一样可近似任何的连续非线形函数，两者的主要差别在于各使用不同的作用函数，BP网络中的隐层节点使用的是Sigmoid函数，其函数值在输入空间中无限大的范围内为非零值，而RBF网络的作用函数则是局部的。