神经网络拟合是什么意思,神经网络数据拟合例题

神经网络拟合是什么意思,神经网络数据拟合例题_第1张图片

1、matlab中如何用神经网络求得数据拟合函数?

我是做这个方向的,神经网络拟合出的曲线是没有相应的函数的,他是根据许多的权重值,阀值和偏置值的训练确定的曲线。还有什么相关问题可以问我,我的QQ378257104。

谷歌人工智能写作项目:小发猫

2、如何防止神经网络过拟合,用什么方法可以防止?

你这个问题本来就问的很模糊,你是想问神经网络的过拟合变现什么样还是为什么出现过拟合呢。为此针对于第一个问题,神经网络的过拟合与支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过拟合类似,表现为针对于训练数据集的建模效果很好,而对于测试数据集的建模效果很差,因为过于强大的学习能力是的预测模型中的噪声将有用信息湮没了,致使泛化能力很差。针对于第二个问题,出现上述现象的主要原因在于隐层节点数太多(隐层节点数越多,学习能力越强),使得预测模型在训练时候将训练数据集中的噪声也挖掘出来了,也就是噪声将有用信息湮没了。所以在使用神经网络进行建模时一定要处理好模型过拟合的问题,可以一方面增加数据的样本集,另一方面采用交叉验证选择合适的隐层节点数,在精度与泛化能力之间做一个权衡,最常用的方法就是增加正则化项,一定程度上可以防止模型的过拟合问题。(+机器学习算法与Python学习)

3、用BP神经网络做数据拟合回归,每次运行结果都不一致,望高人指点,谢了

大哥你这个目标要求的也太高了吧,要1e-12!1e-5,1e-6就行了。而且就训练100次由什么用,BP的话起码要3000到5000次训练,复杂问题要10000次左右,再说BP网络存在“殊途同归”的问题,所以每次不太一样也是正常的,只要测试误差满足要求就行

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