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  • BP神经网络代码实现

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  • BP神经网络作业

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  • BP 神经网络

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  • BP神经网络需要注意什么

    有几点需要注意: 随机初始化:在开始训练神经网络之前,初始权重矩阵的初始化应该打破对称性,避免使用全零矩阵进行初始化。可以采用随机数进行初始化。 激活函数的选择:如果神经网络用于分类,则激活函数一般选用Sigmoid函数或者硬极限函数;如果用于函数逼近,则输出层节点用线性函数。 训练方式的选择:BP神经网络在训练数据时可以采用增量学习或者批量学习。增量学习要求输入模式要有足够的随机性,对输入模式的噪声比较敏感,适合在线处理;批量学习不存

  • bp神经网络不能正常分类

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  • BP神经网络简单应用实例,bp神经网络的应用案例

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  • BP神经网络原理

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  • 基于BP神经网络的系统辨识

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  • 第四章 BP神经网络

    第四章 BP 神经网络 Minsky 和 Papert 的论点曾使许多人对神经网络的研究失去了信心,但仍有许多学者坚 持这方面的研究。Rumelhart、McClelland 和他们的同事洞察到神经网络信息处理的重要性,...

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