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神经网络几层由什么决定
神经网络
中层次
多少
对神经网络有
什么
影响
答:
理论情况下,
三层的神经网络能完成任意的n维到m维的映射
。
输入层
神经单元数确定方法:根据需要求解的问题和数据表示方式确定。隐层的神经单元数确定方法:最佳的隐层单元数一定存在,但需要根据经验和多次试验确定。经验公式如n2=2*n1+1等。输出层神经单元数确定方法:有使用者要求来定,如bp网络用为分类...
简述
神经网络
的构成及每部分的作用
答:
1、输入层:神经网络的输入层负责接收外部输入的数据
,这些数据可以是图像、文本、声音等多种形式。输入层将输入数据转化为神经网络可以处理的格式,通常是将输入数据转化为向量形式。2、隐藏层:隐藏层是神经网络的核心部分,它通过一系列复杂的计算将输入层传递过来的数据进行处理,并将处理结果传递给下一...
人工
神经网络
分层结构包括
答:
人工神经网络分层结构包括神经元、层和网络三个部分。1、神经元是人工神经网络最基本的单元。单元以层的方式组,每一层的每个神经元和前一层、后一层的神经元连接,共分为
输入层
、输出层和隐藏层,三层连接形成一个神经网络。2、输入层只从外部环境接收信息,是由输入单元组成,而这些输入单元可接收样...
深度
神经网络
每层单元个数
答:
深度神经网络每层单元个数是任意。每层神经元个数决定你输入特征的多少
,如果是28*28的图片,一下降低为10,那丢失的数据太多了.建议,神经元对半开,就是每层减半。或者三分之一,四分之一开,毕竟后面可能防止过拟合,还会扔神经元。
构造多层
神经网络
的层次包括
答:
多层神经网络中可以有多个隐藏层,
这些层的数量和神经元数量决定了网络的深度和宽度
。深度和宽度越大,网络处理数据的能力就越强。3.输出层 输出层是神经网络的最后一层,它将隐藏层处理后的结果输出。输出层的神经元数量通常与预测的类别数量相同。例如,在手写数字识别任务中,输出层的神经元数量为10,...
BP
神经网络
的输出层问题
答:
当
网络
用着分类器时,一般输出层有两种方式确定:1,m个,你的类别有三(汉字、字母、数字),所以输出
层神经
元数目为3个;2,log2(m),即3或4个类别输出层神经元数目为2个,5至8个类别输出层神经元数目为3个,9至16个类别输出层神经元数目为4个。实际上由你自己
决定
,你想几个就几个!
神经网络
的隐含层确定方法有
多少
种?
答:
确定
神经网络
隐层数的方法有很多种,现在没有说那一种是最好的。具体的还要结合你的问题来解决。至于说2n+1个隐
层神经
元个数,也是需要根据具体问题来确定的。比方说,你可以在2n+1的基础上确定一个正负10的区域,分别用区域中的数值代到网络中,看最后谁的误差最小就用哪一个。
用matlab建立人工
神经网络
,如何选择网络的层数,以及每层的网络节点,有...
答:
仅含一个隐层的神经网络就可以任意逼近一个非线性函数,所以可以选择只有一个隐层的。但隐层节点数并没有规则,你可以采用试凑法。这几个隐层节点的公式你可以参考这几个公式。m=(n+l+a)开根号;m=log(2的n次方);m=(nl)开根号。其中,m为隐层节点数。n为
输入层
节点数,l为输出层...
BP
神经网络
怎样确定传输函数和隐层个数。。。?
答:
BP网络一般都是用三层的,四层及以上的都比较少用;传输函数的选择,这个怎么说,假设你想预测的结果是几个固定值,如1,0等,满足某个条件输出1,不满足则0的话,首先想到的是hardlim函数,阈值型的,当然也可以考虑其他的;然后,假如
网络是
用来表达某种线性关系时,用purelin---线性传输函数;若是...
深度学习至少包含几个
神经网络层
答:
深度学习至少包含三个神经网络层:
输入层
、隐藏层和输出层。输入层负责接收外部输入的数据,隐藏层通过一系列复杂的计算将输入转化为有意义的特征表示,输出层则根据隐藏层的结果输出最终的预测或分类结果。这三个层共同构成了深度学习的神经网络结构,通过不断的训练和优化,可以实现对复杂任务的优异建模能力...
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