bp神經網路如何修改權值和閾值

❶ Matlab中建立BP網路後，如何進行權值和閾值初始化

%生成初始化權值、閥值矩陣
quanV = rands(midnum,innum); %隨機矩陣
faV = rands(midnum,1);
quanW = rands(outnum,midnum);
faW = rands(outnum,1);
net.IW{1,1}=quanV; %IW 是輸入層到第一層的權值矩陣LW 是中間層和輸出層的權值矩陣
net.LW{2,1}=quanW ;
net.b{1}=faV ; %b{1} 表示隱含層的閥值矩陣
net.b{2}=faW;

❷ BP神經網路訓練出來的權值與閥值怎麼用

說句實在話，如果你還要改神經元網路的隱含層層數或者神經元個數，那這個訓練得到的權值和閾值沒什麼用處。如果你訓練的神經網路已經能很好完成你所需要做的分類或者其他工作，你直接用的是用新的樣本數據作為輸入去為這個新樣本劃分類別就行了，不用考慮權值和閾值他們就自然在這個歸類中起作用了，類似於有人給你看蛇的圖片，你可以在現實生活中見到蛇時候明白這就是蛇的道理一樣，這個權值和閾值就像已經訓練到你神經中的一些鏈接一樣在你面對新的類似的事物時起作用

❸ 神經網路中閾值和權值的初值怎麼調整為什麼我的老是誤差特別大呢

將訓練目標改小一些，你先不設權值和閾值，讓其訓練，挑出一組訓練效果最好的，在命令窗口上顯示出初始權值和閾值，再將權值和閾值設置成那組權值和閾值即可，你試試吧，我也是初學，也不敢保證能行

❹ 有懂BP神經網路的嗎怎麼確定BP的權值和閾值

權值開始是自己給的，也可以是隨機生成，因為後面他會根據實際輸出與要求輸出是否相符自動修改權值，閾值則要看要求了，一般也是自己給的，就值大小問題

❺ BP神經網路中初始權值和閾值的設定

1、首先需要了解BP神經網路是一種多層前饋網路。

❻ BP神經網路中,如何設定神經元的初始連接權重以及閥值

初始連接權重關繫到網路訓練速度的快慢以及收斂速率，在基本的神經網路中，這個權重是隨機設定的。在網路訓練的過程中沿著誤差減小的方向不斷進行調整。針對這個權重的隨機性不確定的缺點，有人提出了用遺傳演算法初始化BP的初始權重和閾值的想法，提出了遺傳神經網路模型，並且有人預言下一代的神經網路將會是遺傳神經網路。希望對你有所幫助。你可以查看這方面的文獻

❼ BP神經網路中為什麼設置閾值

你這是不是用遺傳演算法優化權值和閥值啊？
我不知道你x的哪裡來的？所以也不知道你是如何確定初始權值和閥值。
不過我們平常寫程序時這些值都是隨機賦予的。

❽ BP神經網路初始權值和閾值

請理解程序中的變數含義：

1. inputnum：輸入層節點數
   

2. hiddennum：隱層節點數
   

3. outputnum：輸出層節點數

因此，當輸入為3時，如果前面有inputnum=size(P,1);語句，將會自適應確定輸入節點數；如果沒有使用該語句，直接將inputnum賦值為3即可，即加上inputnum=3;

你這段代碼是GA-BP神經網路最後的染色體解碼階段的代碼，注意染色體編碼結構為：輸入層與隱層間權值矩陣、隱層閾值、隱層與輸出層間權值矩陣、輸出層閾值。

❾ BP神經網路演算法，權植閥值如何確定呢

根據誤差梯度下降法來調節各層的權值和閾值，使修改後的網路的最終輸出能接近期望值。 Tk為預期輸出，Ok為實際輸出；使下面的式子最小：

徐文力_新浪博客：誤差反向（BP）神經網路演算法及其演示

❿ BP神經網路的閥值調節怎麼弄的

不是說把W改成B就可以，而是在調節權值的時候就會不斷更新閾值（閥值是錯別字）
因此閾值只會出現 1。預設 2。已經在權值調整過程中一起調整了