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给定一个一般的神经网络和一组训练样本,是否存在一组网络边权重使得神经网络能为所有的训练样本产生正确的输出?
矮哟我的天
2021-05-19 02:57:56
给定一个一般的神经网络和一组训练样本,是否存在一组网络边权重使得神经网络能为所有的训练样本产生正确的输出?
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给定一个一般的神经网络和一组训练样本,是否存在一组网络边权重使得神经网络能为所有的训练样本产生正确的输出?
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weixin_38498942
2021-05-20
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即使要求一个神经网络只为三分之二的训练样本产生正确的输出仍然是一个NP-hard问题。这意味着即使在最坏的情况下,近似训练一个神经网络在本质上还是困难的
bp
神经
网络
训练样本
个数,bp
神经
网络
训练时间
BP
神经
网络
样本数有什么影响学习
神经
网络
这段时间,有
一个
疑问,BP
神经
网络
中训练的次数指的
网络
的迭代次数,如果有a个样本,每个样本训练次数n,则
网络
一共迭代an次,在n>>a 情况下 ,
网络
在不停的调整权值,减小...
神经
网络
训练样本
太少,
神经
网络
常用训练方法
补充说明一下,不论是径向基(rbf)
神经
网络
还是经典的bp
神经
网络
,都只是具体的训练方法,对于足够多次的迭代,训练结果的准确度是趋于一致的,方法只影响计算的收敛速度(运算时间),和样本规模没有直接关系。...
bp
神经
网络
需要多少样本,bp
神经
网络
训练时间
但这和你有多少
训练样本
,有多少训练课程有很大关系。这个没有标准,每个人都知道零偏差是最好的。但是,
神经
网络
本身的致命缺陷被消除了,因为它是对解析表达式的迭代收敛逼近,所以不可能达到零误差。这样只能根据...
神经
网络
训练样本
的标签,训练图像识别
神经
网络
在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习,通过样本的大量学习对
神经
网络
的各层
网络
的连接权值进行修正,使其对样本有
正确
的识别结果,这就像人记数字一样,
网络
中的神经元就像是人脑细胞,权值的改变就像是人脑细胞...
神经
网络
权重
初始化方法,
神经
网络
如何训练
权重
首先设置每个
权重
的初始值为
一个
随机数字,然后开始训练过程:取
一个
训练样本
的输入,使用
权重
调整它们,通过
一个
特殊的公式计算神经元的
输出
。首先,计算神经元输入的加权和,即接着使之规范化,结果在0,1之间。.
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