神经网络理论及应用答案,神经网络收敛速度慢

BP人工神经网络的收敛是什么?

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神经网络收敛有收敛结果和收敛性两种收敛结果就是经过神经网络计算后产生的结果一般来说是1或者0收敛性可以理解经过神经网络计算后能不能产生1或0或者产生1或0的概率是多少用概率来衡量神经网络的收敛性。

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收敛的必要条件

收敛的必要条件是通项an趋于0，一般验证一个级数是否收敛，首先看通项an是否趋于0，若不满足这条则可以判断该级数发散AI发猫。如果这条满足，并不能保证级数收敛。需要继续验证别的条件，例如用比较判别法。

收敛级数的基本性质主要有：级数的每一项同乘一个不为零的常数后，它的收敛性不变，两个收敛级数逐项相加或逐项相减之后仍为收敛级数，在级数前面加上有限项，不会改变级数的收敛性，原级数收敛，对此级数的项任意加括号后所得的级数依然收敛。

级数是研究函数的一个重要工具，在理论上和实际应用中都处于重要地位，这是因为：（1）一方面能借助级数表示许多常用的非初等函数，微分方程的解就常用级数表示。

（2）另一方面又可将函数表为级数，从而借助级数去研究函数，例如用幂级数研究非初等函数，以及进行近似计算等。

神经网络的收敛性和聚类性是一个概念吗 30

如何用显著性检测来解释卷积神经网络的收敛性？

bp神经网络收敛问题

当然是越慢。因为已经接近最低点，训练也进入误差曲面的平坦区，每次搜索的误差下降速度是减慢的。这一点可以在BP神经网络的误差调整公式上看出。

事实上收敛速度逐渐减慢，这是正常的，如果一定要避免这种情况，可以自适应改变学习率。由于传统BP算法的学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。

对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。

BP算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题，可以采用附加动量法来解决。

神经网络训练最后的收敛图 best training performance is NaN at。。。什么意思，是没有收敛吗

NaN意思是NotANumber，除非是发散，不过一般不会出现这种情况。可能你的程序有错。

如果是新定义算法的话理论上的收敛要证明,可以证明它在迭代次数趋近无穷的时候等于某一解,也可以证明它满足李普希兹条件（就是带有完备范数和李普希兹常数的那个）,这种情形下我们叫做收敛,要是用已有算法或者干脆就是BP算法的时候不需要你证明.理论上不收敛的情况是这样,当迭代次数趋近无穷的时候,权向量的解不唯一.实际上的收敛是这样,给定一个最大迭代次数n,一个误差限erl,反向传播算法应该很容易找,我不往上写了,每一步权值修正都会使er减小,直观的看就是权向量的分量沿着梯度减小的方向在前进,虽然理论上样本足够大并且n趋于无穷的时候会收敛,但是实际上有可能出现当迭代到第n次,误差er依然大于误差限erl的情况,也就是说我们没有解出来满足要求的权向量,所以网络训练失败,叫做不收敛.当然,也可以使用梯度限来作为迭代终止的条件,这种情况下不收敛就是梯度在迭代了n次以后没有小于某一值,从而没有求出满足要求的权向量；收敛就是求出了满足梯度限的权向量.。

bp神经网络如果不收敛，预测都用同一种算法？

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收敛和迭代算法有关.反向传播算法是定义一个误差er（往往是输出结果与预想结果之间的某个范数）,然后求出满足误差极小的权向量.如果把误差看成一个连续函数（泛函）的话,求对权向量各分量的偏导为0即可,但是实际上它是离散的,所以我们需要用迭代来求最小梯度.如果是新定义算法的话理论上的收敛要证明,可以证明它在迭代次数趋近无穷的时候等于某一解,也可以证明它满足李普希兹条件（就是带有完备范数和李普希兹常数的那个）,这种情形下我们叫做收敛,要是用已有算法或者干脆就是BP算法的时候不需要你证明.理论上不收敛的情况是这样,当迭代次数趋近无穷的时候,权向量的解不唯一.实际上的收敛是这样,给定一个最大迭代次数n,一个误差限erl,反向传播算法应该很容易找,我不往上写了,每一步权值修正都会使er减小,直观的看就是权向量的分量沿着梯度减小的方向在前进,虽然理论上样本足够大并且n趋于无穷的时候会收敛,但是实际上有可能出现当迭代到第n次,误差er依然大于误差限erl的情况,也就是说我们没有解出来满足要求的权向量,所以网络训练失败,叫做不收敛.当然,也可以使用梯度限来作为迭代终止的条件,这种情况下不收敛就是梯度在迭代了n次以后没有小于某一值,从而没有求出满足要求的权向量；收敛就是求出了满足梯度限的权向量。

神经网络训练loss收敛的问题

这个问题比较泛，因为网络的损失函数是由自己设计的，如果不特殊说明一般是有均方误差和交叉熵两种损失函数的。

其中均方误差当然就是指的输出与标签的差的平方和的平均，计算方式如下：而交叉熵则是为了防止网络在训练后期迟缓而提出的一种损失函数，计算方式如下：

级数收敛的必要条件有哪些

级数收敛的必要条件是通项an趋于0。一般验证一个级数是否收敛，首先看通项an是否趋于0，若不满足这条则可以判断该级数发散。如果这条满足，并不能保证级数收敛。

需要继续验证别的条件，例如用比较判别法（和一个知道的收敛级数比较）。例如an=1/n，通项趋于0，但是发散。

扩展资料：收敛级数的基本性质主要有：级数的每一项同乘一个不为零的常数后，它的收敛性不变；两个收敛级数逐项相加或逐项相减之后仍为收敛级数；在级数前面加上有限项，不会改变级数的收敛性；原级数收敛，对此级数的项任意加括号后所得的级数依然收敛。

级数是研究函数的一个重要工具，在理论上和实际应用中都处于重要地位，这是因为：（1）一方面能借助级数表示许多常用的非初等函数，微分方程的解就常用级数表示；（2）另一方面又可将函数表为级数，从而借助级数去研究函数，例如用幂级数研究非初等函数，以及进行近似计算等。

参考资料：百度百科——收敛级数。