发表评论取消回复
相关阅读
相关 用matlab帮我写一下bp神经网络的train训练函数
BP神经网络的训练函数的matlab代码如下: function [net,tr] = train(net,P,T) % BP神经网络训练函数 % n
相关 为什么说神经网络可以逼近任意函数?
本文主要介绍神经网络万能逼近理论,并且通过PyTorch展示了两个案例来说明神经网络的函数逼近功能。 大多数人理解“函数”为高等代数中形如“`f(x)=2x`”的表达式,但是
相关 请基于matlab,利用BP算法和sigmoid函数,研究反比例函数f(x)=1/x的逼近问题
好的,我可以用中文回答你的问题。 利用BP算法和sigmoid函数来逼近反比例函数f(x)=1/x,可以按照以下步骤进行: 1.准备数据:选择一组反比例函数的数据作为训练集
相关 bp神经网络如何用simulink实现
BP神经网络可以使用Simulink中的神经网络工具箱来实现。首先,需要在Simulink中打开神经网络工具箱,然后添加一个多层前馈神经网络模型。接着,可以使用工具箱中的各种组
相关 BP神经网络的理解
BP神经网络的理解 【文章转至】http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html BP
相关 Python : bp神经网络
经典的BP神经网络通常由三层组成: 输入层, 隐含层与输出层.通常输入层神经元的个数与特征数相关,输出层的个数与类别数相同, 隐含层的层数与神经元数均可以自定义. 参考这篇文
相关 用BP网络完成函数的逼近
用BP网络完成函数的逼近 ,此处主要为了演示效果,其中部分函数已经废弃。 具体如下: % 用BP网络完成函数的逼近 clf reset figure(1) P=-1:.1:
相关 线性网络和bp网络的比较
同时用线性网络和bp网络模拟一对线性值,发现,线性网络结果更优! 源代码如下: P=\[-3,2\]; T=\[0.4,0.6\]; %创建线性网络 net=newlind
相关 BP神经网络
理论推导 ![912346-20190311093539962-919131203.png][] 神经网络通常第一层称为输入层,最后一层 \\(L\\) 被称为输出层,
还没有评论,来说两句吧...