bp神经网络中怎么求输入层因素对输出层的贡献值

Asianada 2019-05-22 07:05:08

最近刚开始做建模，想问问用matlab在bp神经网络中怎么求得输入层的不同因素对输出层（结果）的贡献因子

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weixin_47785855 2020-11-13

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我也想问!!

隐含层节点数必须小于N-1(N是训练样本数),否则网络模型的系统误差与训练样本的特性无关而趋于0,即建立的网络模型没有泛化能力,也没有任何使用价值,同理,输入层的节点数也必须小于N-1; 训练样本数必须多余网络模型...

从图的结构可知，BP神经网络主要由三个层次组成，包括BP神经网络的输入层，BP神经网络的隐含层以及BP神经网络的输出层。来自外部的各种信息通过BP神经网络的输入层传输进入到其隐含层进行网络运算处理，并通过输出...

经过大量的调研，现有的被广泛接受的输入层、隐藏层、输出层节点数的确定方法为：（1）输入层节点数n:取决于样本的属性个数（2）输出层节点数l:取决于定义的标签编码规则，或者预测的节点数（3）隐藏层节点数m...

1 项目背景一个数据集，满足多对多的对应关系。他希望用神经网络解决它的数据集逆问题。...输入层节点数取决于输入向量长度隐含层取决于数据集复杂程度，不宜过多不宜过少。输出层，希望映射的数据节点。

在BP神经网络中，输入层和输出层的节点个数都是确定的，而隐含层节点个数是不确定的，可以根据经验公式来确定： h为隐含层节点的数目，m和n分别是输入层和输出层节点的数目，a为1~10之间的调节常数；关于...

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