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神经网络训练算法
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当我第一次读到神经网络时，我了解到反向传播是用来训练神经网络的算法。我感兴趣的是是否还有其他的选择(或者更好？)呼叫BP。
神经网络中使用的其他训练算法是什么？BP是最好的吗?这就是为什么几乎每个人都用它来训练神经网络模型吗？
浏览 0提问于2018-11-03得票数 1
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我刚刚开始为神经网络编程。我目前正在研究反向传播(BP)神经网络的工作原理。虽然在BP网络中训练的算法非常简单，但我找不到任何关于该算法为什么有效的文本。更具体地说，我正在寻找一些数学推理，以证明在神经网络中使用sigmoid函数是合理的，以及是什么使它们能够模拟几乎任何抛向它们的数据分布。
谢谢!
浏览 3提问于2012-07-27得票数 22
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可以通过三组数字推算下个数字。例如：第一组 ：07 09 11 18 28 33 39 第二组：01 03 05 20 21 25 29 第三组：06 06 06 -02 08 07 -10 如何通过逻辑推算、运算得出下一组数据。 求大神
浏览 202提问于2021-01-18
我想了解更多关于神经网络训练的其他方法，我可以找到一些关于GA训练网络的文献，但是关于PSO训练的文献不多。这是如何工作的呢？update weights w as a function of w, e, learning and momentum ratesendfor
我只是找不到关于使用PSO训练神经网络的信息除了我陈旧的(也许是不正确的)假设，我不知道它是用于在线学习还是批量学习，在没有BP的内部层是如何发现错误的，PSO是替代还是伴随BP，等等。
浏览 4提问于2020-03-31得票数 0
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为了实现这一点，我目前倾向于使用反向传播神经网络(BPNN)，因为我发现许多其他人/研究所更喜欢NN进行水质管理。
现在我担心的是，使用BPNN是否会对这个项目造成过度的影响？
浏览 2提问于2015-12-21得票数 4
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我的神经网络有2个输入(x，f(x))，一个隐藏层(10个神经元)，1个输出(f(x))用于训练我正在使用BP，激活函数sigmoid -> tanh
我的目标是获得无噪声的“平滑”函数，即上图中的catch或者有没有其他的神经网络或遗传算法的方法，如何近似？
浏览 3提问于2013-02-10得票数 1
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我一直在使用matlab上的神经网络，但无法找到一个允许神经网络多个隐藏层的包。建议使用“`nnet”包，但它只允许一个对我没有用处的层网络。还有其他能像matlab那样训练复杂神经网络的软件包吗？
(如果存在，则可能应该更新CRAN页面。对如何做到这一点有什么想法吗？)
浏览 4提问于2014-06-04得票数 4
我想知道，如果我将BP神经网络的权重初始化为零，那么误差函数是什么类型(鞍点，局部最大值，局部最小值，..)我想从数学的角度来推断
浏览 0提问于2017-11-23得票数 1
DeepGraphGO https://github.com/yourh/DeepGraphGO运行主程序 Using backend: pytorch File "D:/Users/.../PycharmProjects/deepgrago210721/main.py", line 92, in <module> File "D:\Users\...\PycharmProjects\deepgrago210721\venv\lib\site-package
浏览 96提问于2021-08-06得票数 0
文中提到的：“相空间重构对气象数据、通信、经济学等领域非常有用武之地，笔者曾经在一个研究气象污染物系统预报的实习项目中就用到了该方法，当时采用的是相空间重构构建数据分布+bp神经网络算法训练函数F和遗传算法进行特征选取的技术方案您是否有可供阅读参考的资料关于您所提到的 相空间重构构建数据分布+bp神经网络算法训练函数F和遗传算法进行特征选取
浏览 115提问于2022-09-15
有人知道反向传播和Levenberg-Marquardt在神经网络训练中的区别吗？有时我看到LM被认为是一种BP算法，有时我看到相反的情况。我们将非常感谢您的帮助。 谢谢。
浏览 23提问于2019-09-14得票数 0
编写一个程序，使用keras建立BP神经网络来预测数据(回归)，程序如下：bp_tube_par = bp_dataset.iloc[:, 3:8]
bp_tube_par_X_train,= sc_X.fi
浏览 13提问于2020-03-03得票数 0
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我跟随使用lmer运行了一个分段混合模型，它工作得非常好。然而，我在将模型转换为lme时遇到了麻烦，因为我需要处理异方差，而lmer没有这种能力。linear <- lmer(mass ~ lat + (1 | pop/line), data = df)bp = 30b2 <- functi
浏览 29提问于2017-06-23得票数 2
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我正在尝试为完全连接的网络配置实现我的神经网络。我对神经网络和人工智能知之甚少，所以它的实现不是很好，而且可能包含错误，但是它已经过测试，并且似乎得到了预期的结果。bias # Backpropagation BP1= t[episode] - B2
浏览 0提问于2022-03-14得票数 3
神经网络有3层。输入层400(20*20图像)，隐藏200和输出50。term_crit = criteria, bp_dw_scale= 0.1, 对于这种情况，我可以使用的最佳值是什么？
浏览 1提问于2016-02-29得票数 0
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神经网络(BP FF)能否自主学习如何控制螺旋桨以避免试飞和稳定？为了简单起见，只采用垂直螺旋桨控制和垂直速度。由于反向传播神经网络从输出和期望输出的差异中得到误差，它如何在不知道期望输出的情况下教自己(实际上，它需要学习期望的输出)。(如果我能生成训练数据，那么我就知道如何控制发动机，这样就不需要神经网络了)
最适合这份工作的神经网络类型是什么？
浏览 4提问于2013-09-19得票数 1
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