神經網路閾值是多少

⑴ 神經網路閥值初始值一般是多少

閥值初始化,即對神經網路中所有的權值閥值進行初始化,初始值通常設為(-1,1)
http://www.chinaaet.com/article/index.aspx?id=18884

⑵ 神經網路問題，什麼閾值是2,中間層到輸出層權值為什麼是{2,1}

net.IW 屬性定義了從網路輸入向量到網路層的權值向量（即輸入層的權值向量）結構。其值為Nl*Ni的細胞矩陣，Nl為網路層數（net.numLayers)，Ni為輸入向量數（net.numInputs）。通過訪問net.IW{i,j}，可以獲得第i 個網路層來自第j 個輸入向量的權值向量值。 所以一般情況下net,iw{1,1}就是輸入層和隱含層之間的權值。
net.LW定義了從一個網路層到另一個網路層的權值向量結構。其值為Nl*Nl的細胞矩陣，Nl為網路層數（net.numLayers)。通過訪問net.LW{i,j}，可以獲得第i 個網路層來自第j 個網路層的權值向量值。 因此，如果網路是單隱含層，net.lw{2,1}就是輸出層和隱含層之間的權值。

最需要理解的就是：這都是元胞數組。

⑶ 神經網路閾值是啥意思

神經網路是模仿大腦的神經元，當外界刺激達到一定的閥值時，神經元才會受刺激，影響下一個神經元。
簡單說來是這樣的：超過閾值，就會引起某一變化，不超過閾值，無論是多少，都不產生影響。

⑷ BP神經網路中初始權值和閾值的設定

首先需要了解BP神經網路是一種多層前饋網路。以看一下在matlab中BP神經網路的訓練函數，有梯度下降法traingd,彈性梯度下降法trainrp，自適應lr梯度下降法traingda等。

因為初始值（初始權值和閥值）都在x這個向量中，x（n，1）的長度n為：n=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum

其中inputnum*hiddennum是輸入層到隱含層的權值數量，hiddennum是隱含層神經元個數（即隱含層閥值個數），hiddennum*outputnum是隱含層到輸出層權值個數，outputnum是輸出層神經元個數（即輸出層閥值個數）。

結構

BP網路是在輸入層與輸出層之間增加若干層(一層或多層)神經元，這些神經元稱為隱單元，它們與外界沒有直接的聯系，但其狀態的改變，則能影響輸入與輸出之間的關系，每一層可以有若干個節點。

BP神經網路的計算過程由正向計算過程和反向計算過程組成。正向傳播過程，輸入模式從輸入層經隱單元層逐層處理，並轉向輸出層，每～層神經元的狀態隻影響下一層神經元的狀態。如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉入反向傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各神經元的權值，使得誤差信號最小。

以上內容參考：網路-BP神經網路

⑸ 什麼是神經網路演算法的閾值

神經元是一個多輸入單輸出的非線性單元，輸入之和需要超過一定數值時，輸出才會有反應，這個數值一般稱為閾值

⑹ BP神經網路一般初始權值和閥值是多少

初始的權值和偏差一般是在0-1之間，隨機選取某一0-1之間的值作為某一權值或偏差的值
原因在於：
1、數據預處理階段會將所有的數據規范化到0-1之間，並且神經網路的輸出也是0-1之間的向量，因此其中的網路結點值也應位於0-1中
2、隨機初始化的優勢在於可有效避免梯度消失或梯度爆炸的問題，增加網路的穩定性。

⑺ 神經網路演算法中權值W和閾值的定義是什麼

因為高斯距離在歐式幾何中定義的。（就是說這個最短）權值就是類似於方程y=ax+b，中a的值。訓練好的神經網路對於新的數據不一定是最優的。甚至不一定可以用來預測。

⑻ 神經網路中的權值和閾值什麼意思

簡單說來是這樣的：超過閾值,就會引起某一變化,不超過閾值,無論是多少,都不產生影響.這是一個定性的理解,可以和數字邏輯電路中電平的閾值類比。

⑼ BP神經網路中神經元閾值是什麼意思

在BP神經網路中，閾值也是一個變化值。 權值是層與層神經元之間的，閾值是神經元內的。 同權值類似，都需要設定初始值。 通過訓練網路，對權重和閾值進行修正都，最終達到局部最優。

⑽ 神經網路里的閾值是什麼意思

神經網路是模仿大腦的神經元，當外界刺激達到一定的閥值時，神經元才會受刺激，影響下一個神經元。