神经网络训练后如何使用,神经网络训练完怎么用

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怎么使用已经训练好的BP神经网络

BP(BackPropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用梯度下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。

BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。

如何利用训练好的神经网络进行预测

matlab的遗传算法 如何调用已经训练好的神经网络输出

遗传算法优化的BP神经网络建模借鉴别人的程序做出的仿真,最近才有时间整理。目标:对y=x1^2+x2^2非线性系统进行建模,用1500组数据对网络进行构建网络,500组数据测试网络。

由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择,因此容易陷入局部最小值。本方法使用遗传算法优化初始神经元之间的权值和阈值,并对比使用遗传算法前后的效果。

步骤:未经遗传算法优化的BP神经网络建模1、随机生成2000组两维随机数(x1,x2),并计算对应的输出y=x1^2+x2^2,前1500组数据作为训练数据input_train,后500组数据作为测试数据input_test。

并将数据存储在data中待遗传算法中使用相同的数据。2、数据预处理:归一化处理。3、构建BP神经网络的隐层数,次数,步长,目标。

4、使用训练数据input_train训练BP神经网络net。5、用测试数据input_test测试神经网络,并将预测的数据反归一化处理。6、分析预测数据与期望数据之间的误差。

遗传算法优化的BP神经网络建模1、读取前面步骤中保存的数据data;2、对数据进行归一化处理;3、设置隐层数目;4、初始化进化次数,种群规模,交叉概率,变异概率5、对种群进行实数编码,并将预测数据与期望数据之间的误差作为适应度函数;6、循环进行选择、交叉、变异、计算适应度操作,直到达到进化次数,得到最优的初始权值和阈值;7、将得到最佳初始权值和阈值来构建BP神经网络;8、使用训练数据input_train训练BP神经网络net;9、用测试数据input_test测试神经网络,并将预测的数据反归一化处理;10、分析预测数据与期望数据之间的误差。

遗传算法怎么调用神经网络训练好的模型

遗传算法优化的BP神经网络建模借鉴别人的程序做出的仿真,最近才有时间整理。目标:对y=x1^2+x2^2非线性系统进行建模,用1500组数据对网络进行构建网络,500组数据测试网络。

由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择,因此容易陷入局部最小值。本方法使用遗传算法优化初始神经元之间的权值和阈值,并对比使用遗传算法前后的效果。

步骤:未经遗传算法优化的BP神经网络建模1、随机生成2000组两维随机数(x1,x2),并计算对应的输出y=x1^2+x2^2,前1500组数据作为训练数据input_train,后500组数据作为测试数据input_test。

并将数据存储在data中待遗传算法中使用相同的数据。2、数据预处理:归一化处理。3、构建BP神经网络的隐层数,次数,步长,目标。

4、使用训练数据input_train训练BP神经网络net。5、用测试数据input_test测试神经网络,并将预测的数据反归一化处理。6、分析预测数据与期望数据之间的误差。

遗传算法优化的BP神经网络建模1、读取前面步骤中保存的数据data;2、对数据进行归一化处理;3、设置隐层数目;4、初始化进化次数,种群规模,交叉概率,变异概率5、对种群进行实数编码,并将预测数据与期望数据之间的误差作为适应度函数;6、循环进行选择、交叉、变异、计算适应度操作,直到达到进化次数,得到最优的初始权值和阈值;7、将得到最佳初始权值和阈值来构建BP神经网络;8、使用训练数据input_train训练BP神经网络net;9、用测试数据input_test测试神经网络,并将预测的数据反归一化处理;10、分析预测数据与期望数据之间的误差。

如何训练神经网络

1、先别着急写代码训练神经网络前,别管代码,先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间,了解数据的分布并找出其中的规律。

Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本,还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。

由于神经网络实际上是数据集的压缩版本,因此您将能够查看网络(错误)预测并了解它们的来源。如果你的网络给你的预测看起来与你在数据中看到的内容不一致,那么就会有所收获。

一旦从数据中发现规律,可以编写一些代码对他们进行搜索、过滤、排序。把数据可视化能帮助我们发现异常值,而异常值总能揭示数据的质量或预处理中的一些错误。

2、设置端到端的训练评估框架处理完数据集,接下来就能开始训练模型了吗?并不能!下一步是建立一个完整的训练+评估框架。在这个阶段,我们选择一个简单又不至于搞砸的模型,比如线性分类器、CNN,可视化损失。

获得准确度等衡量模型的标准,用模型进行预测。这个阶段的技巧有:·固定随机种子使用固定的随机种子,来保证运行代码两次都获得相同的结果,消除差异因素。·简单化在此阶段不要有任何幻想,不要扩增数据。

扩增数据后面会用到,但是在这里不要使用,现在引入只会导致错误。

·在评估中添加有效数字在绘制测试集损失时,对整个测试集进行评估,不要只绘制批次测试损失图像,然后用Tensorboard对它们进行平滑处理。·在初始阶段验证损失函数验证函数是否从正确的损失值开始。

例如,如果正确初始化最后一层,则应在softmax初始化时测量-log(1/n_classes)。·初始化正确初始化最后一层的权重。如果回归一些平均值为50的值,则将最终偏差初始化为50。

如果有一个比例为1:10的不平衡数据集,请设置对数的偏差,使网络预测概率在初始化时为0.1。正确设置这些可以加速模型的收敛。·人类基线监控除人为可解释和可检查的损失之外的指标。

尽可能评估人的准确性并与之进行比较。或者对测试数据进行两次注释,并且对于每个示例,将一个注释视为预测,将第二个注释视为事实。

·设置一个独立于输入的基线最简单的方法是将所有输入设置为零,看看模型是否学会从输入中提取任何信息。·过拟合一个batch增加了模型的容量并验证我们可以达到的最低损失。

·验证减少训练损失尝试稍微增加数据容量。

如何把电脑训练好的神经网络移植到app上

你是训练还是使用训练好的网络。若果是训练的话,就看你的训练数据的大小。我之前10万条数据,22个输入,1个输出。用matlab训练,也是一般的家用电脑就可以了。

若果只是使用训练好的神经网络,对配置根本谈不上要求!对每一个输入的预测只是简单的算术运算。《神经网络之家》

matlab神经网络工具箱怎么使用训练好的神经网络

怎么用已经训练好的BP神经网络进行预测下一个值?

 

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