bp神经网络如何修改权值和阈值

❶ Matlab中建立BP网络后，如何进行权值和阈值初始化

%生成初始化权值、阀值矩阵
quanV = rands(midnum,innum); %随机矩阵
faV = rands(midnum,1);
quanW = rands(outnum,midnum);
faW = rands(outnum,1);
net.IW{1,1}=quanV; %IW 是输入层到第一层的权值矩阵LW 是中间层和输出层的权值矩阵
net.LW{2,1}=quanW ;
net.b{1}=faV ; %b{1} 表示隐含层的阀值矩阵
net.b{2}=faW;

❷ BP神经网络训练出来的权值与阀值怎么用

说句实在话，如果你还要改神经元网络的隐含层层数或者神经元个数，那这个训练得到的权值和阈值没什么用处。如果你训练的神经网络已经能很好完成你所需要做的分类或者其他工作，你直接用的是用新的样本数据作为输入去为这个新样本划分类别就行了，不用考虑权值和阈值他们就自然在这个归类中起作用了，类似于有人给你看蛇的图片，你可以在现实生活中见到蛇时候明白这就是蛇的道理一样，这个权值和阈值就像已经训练到你神经中的一些链接一样在你面对新的类似的事物时起作用

❸ 神经网络中阈值和权值的初值怎么调整为什么我的老是误差特别大呢

将训练目标改小一些，你先不设权值和阈值，让其训练，挑出一组训练效果最好的，在命令窗口上显示出初始权值和阈值，再将权值和阈值设置成那组权值和阈值即可，你试试吧，我也是初学，也不敢保证能行

❹ 有懂BP神经网络的吗怎么确定BP的权值和阈值

权值开始是自己给的，也可以是随机生成，因为后面他会根据实际输出与要求输出是否相符自动修改权值，阈值则要看要求了，一般也是自己给的，就值大小问题

❺ BP神经网络中初始权值和阈值的设定

1、首先需要了解BP神经网络是一种多层前馈网络。

❻ BP神经网络中,如何设定神经元的初始连接权重以及阀值

初始连接权重关系到网络训练速度的快慢以及收敛速率，在基本的神经网络中，这个权重是随机设定的。在网络训练的过程中沿着误差减小的方向不断进行调整。针对这个权重的随机性不确定的缺点，有人提出了用遗传算法初始化BP的初始权重和阈值的想法，提出了遗传神经网络模型，并且有人预言下一代的神经网络将会是遗传神经网络。希望对你有所帮助。你可以查看这方面的文献

❼ BP神经网络中为什么设置阈值

你这是不是用遗传算法优化权值和阀值啊？
我不知道你x的哪里来的？所以也不知道你是如何确定初始权值和阀值。
不过我们平常写程序时这些值都是随机赋予的。

❽ BP神经网络初始权值和阈值

请理解程序中的变量含义：

1. inputnum：输入层节点数
   

2. hiddennum：隐层节点数
   

3. outputnum：输出层节点数

因此，当输入为3时，如果前面有inputnum=size(P,1);语句，将会自适应确定输入节点数；如果没有使用该语句，直接将inputnum赋值为3即可，即加上inputnum=3;

你这段代码是GA-BP神经网络最后的染色体解码阶段的代码，注意染色体编码结构为：输入层与隐层间权值矩阵、隐层阈值、隐层与输出层间权值矩阵、输出层阈值。

❾ BP神经网络算法，权植阀值如何确定呢

根据误差梯度下降法来调节各层的权值和阈值，使修改后的网络的最终输出能接近期望值。 Tk为预期输出，Ok为实际输出；使下面的式子最小：

徐文力_新浪博客：误差反向（BP）神经网络算法及其演示

❿ BP神经网络的阀值调节怎么弄的

不是说把W改成B就可以，而是在调节权值的时候就会不断更新阈值（阀值是错别字）
因此阈值只会出现 1。预设 2。已经在权值调整过程中一起调整了