❶ 一道多層神經網路的計算題，請問該如何計算
BP神經網路，指的是用了「BP演算法」進行訓練的「多層感知器模型」。 多層感知器（MLP，Multilayer Perceptron）是一種前饋人工神經網路模型，其將輸入的多個數據集映射到單一的輸出的數據集上，可以解決任何線性不可分問題。 不要把演算法和網路搞混了。
❷ 卷積神經網路中三維卷積核對應的偏置應該是幾維的，是一個數還是幾維的
卷積神經網路中三維卷積核對應的偏置是1維即可
❸ 神經網路中的偏置值什麼意思
就是b值....
wx+b的b
打個比方 有點(1,1) 屬於1類 點(2,2)屬於2類，請問是否能從原點畫一條線把他們分開
不可以，所以需要偏置值b，這樣線段就不從(0,0)點出發了
❹ 卷積神經網路LeNet-5結構卷積采樣中加偏置Bx的作用是什麼
簡單的講吧
h(x)=f(wx+b）
上式子就是神經元所表示的函數，x表示輸入，w表示權重，b表示偏置，f表示激活函數，h(x)表示輸出。
訓練卷積神經網路的過程就是不斷調整權重w與偏置b的過程，以使其輸出h(x)達到預期值。
權重w與偏置b就相當於神經元的記憶。
至於你說的為什麼要偏置b可以看看這個博客http://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70681750
從其根本上講，就是不加偏置b的話，上面的函數就必定經過原點，進行分類的適用范圍就少了不是嗎
❺ 神經網路處理數據組有1000個維數需要多少輸入節點
這需要看你的實際需求了，一般使用二次型就行，這樣的話輸入節點1000！個，維度這么大我想應該有很大數據是冗餘的，可以先用PCA降低下維度1000維度（通道）有點誇張，還是說只是單維度下，有連續1000個輸入作為一組樣本
❻ 深度學習中的偏置常量是什麼意思
深度學習，按個人的理解主要就是多層神經網路。而多層神經網路目前效果比較好的是卷積神經網路，目前在圖像和音頻信號上效果比較好，而在自然語言處理上效果沒有顯示出來。深度學習從統計學的角度來說,就是在預測數據的分布，從數據中學得一個模型然後再通過這個模型去預測新的數據，這一點就要求測試數據和訓練數據必須是同分布。深度學習，它是在一定的學習量的積累基礎之上的質的飛越，就是學習能力的質變和新實現。度學習的前提在於大數據技術的成熟和支撐。同時，深度學習是一種經驗的連接和運用。它是人類的經驗和智慧在機器中的再生和活化。
❼ 神經網路的數據量多少比較合適
一般來說要1萬以上，越多越好，但要保證採集標准統一，且輸出為相同的數據不能太多。
❽ 神經網路 單元為什麼會有偏置
凈輸入n=Wp+b，其中b就是偏置值，因為如果沒有偏置值的話b=0，n=Wp，那麼當輸入p=0時，凈輸入n=0，這和現實有出入，所以引入偏置值b。現實應用中不加入偏置值擬合效果會差。
❾ 神經網路對輸入變數個數有沒有要求，六十個可以嗎
可以，但是網路規模太大，很臃腫，需要調整的參數過多，影響收斂速度。
關於隱層節點數：在BP 網路中，隱層節點數的選擇非常重要，它不僅對建立的神經網路模型的性能影響很大，而且是訓練時出現「過擬合」的直接原因，但是目前理論上還沒有一種科學的和普遍的確定方法。 目前多數文獻中提出的確定隱層節點數的計算公式都是針對訓練樣本任意多的情況，而且多數是針對最不利的情況，一般工程實踐中很難滿足，不宜採用。事實上，各種計算公式得到的隱層節點數有時相差幾倍甚至上百倍。為盡可能避免訓練時出現「過擬合」現象，保證足夠高的網路性能和泛化能力，確定隱層節點數的最基本原則是：在滿足精度要求的前提下取盡可能緊湊的結構，即取盡可能少的隱層節點數。研究表明，隱層節點數不僅與輸入/輸出層的節點數有關，更與需解決的問題的復雜程度和轉換函數的型式以及樣本數據的特性等因素有關。
在確定隱層節點數時必須滿足下列條件：
（1）隱層節點數必須小於N-1（其中N為訓練樣本數），否則，網路模型的系統誤差與訓練樣本的特性無關而趨於零，即建立的網路模型沒有泛化能力，也沒有任何實用價值。同理可推得：輸入層的節點數（變數數）必須小於N-1。
(2) 訓練樣本數必須多於網路模型的連接權數，一般為2~10倍，否則，樣本必須分成幾部分並採用「輪流訓練」的方法才可能得到可靠的神經網路模型。
總之，若隱層節點數太少，網路可能根本不能訓練或網路性能很差；若隱層節點數太多，雖然可使網路的系統誤差減小，但一方面使網路訓練時間延長，另一方面，訓練容易陷入局部極小點而得不到最優點，也是訓練時出現「過擬合」的內在原因。因此，合理隱層節點數應在綜合考慮網路結構復雜程度和誤差大小的情況下用節點刪除法和擴張法確定。