① 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
② 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。
③ BP神經網路連接權值如何確定
確認方法：
統計學認為，在統計中計算平均數等指標時，對各個變數值具有權衡輕重作用的數值就稱為權數。
例子：求下列數串的平均數
3、4、3、3、3、2、4、4、3、3、
一般求法為（3＋4＋3＋3＋3＋2＋4＋4＋3＋3）／10＝3．2
加權求法為（6＊3＋3＊4＋2）／10＝3．2
其中3出現6次，4出現3次，2出現1次．6、3、1就叫權數。這種方法叫加權法。
一般說的平均數，就是把所有的數加起來，再除以這些數的總個數。表示為：
(p1+p2+p3+…..+pn)/n;
但有的數據記錄中有一些相同的數據，在計算的時候，那一個數有幾個相同數，就把這個數乘上幾，這個幾，就叫權，加權，就是乘上幾後再加。平均數還是要除以總個數。
還是以上面的各個數為例：
它們每個數都有一些相同數，表示為：k1,k2,k3…….kn;
加權平均的公式是：（k1p1+k2p2+k3p3+……knpn）/(k1+k2+k3+…..kn)
④ 神經網路閥值是什麼
簡單說來是這樣的 超過閥值 就會引起某一變化 不超過閥值 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閥值類比。
⑤ 神經網路中閾值的作用
A=f(wp+b),b是閾值！b使得激活函數的圖形具有可以左右移動而增加了解決問題的可能性。（也就是說，閾值不動或者不設置閾值，也是沒有問題的，但是有了動態的閾值，那麼學習得更快，效果更好 另外，我個人見解，我覺得神經網路中的閾值違背了閾值的本意（除了作為應激函數的閾值函數），閾值是一個臨界值或者某個范圍，而A=f(wp+b)中的b具有的是是函數圖形左右移動的功能，所以稱之為偏差更合理。
2008 ____2013
⑥ 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。
⑦ 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
⑧ 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。
⑨ 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