神经网络阈值是多少

⑴ 神经网络阀值初始值一般是多少

阀值初始化,即对神经网络中所有的权值阀值进行初始化,初始值通常设为(-1,1)
http://www.chinaaet.com/article/index.aspx?id=18884

⑵ 神经网络问题，什么阈值是2,中间层到输出层权值为什么是{2,1}

net.IW 属性定义了从网络输入向量到网络层的权值向量（即输入层的权值向量）结构。其值为Nl*Ni的细胞矩阵，Nl为网络层数（net.numLayers)，Ni为输入向量数（net.numInputs）。通过访问net.IW{i,j}，可以获得第i 个网络层来自第j 个输入向量的权值向量值。 所以一般情况下net,iw{1,1}就是输入层和隐含层之间的权值。
net.LW定义了从一个网络层到另一个网络层的权值向量结构。其值为Nl*Nl的细胞矩阵，Nl为网络层数（net.numLayers)。通过访问net.LW{i,j}，可以获得第i 个网络层来自第j 个网络层的权值向量值。 因此，如果网络是单隐含层，net.lw{2,1}就是输出层和隐含层之间的权值。

最需要理解的就是：这都是元胞数组。

⑶ 神经网络阈值是啥意思

神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阀值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。
简单说来是这样的：超过阈值，就会引起某一变化，不超过阈值，无论是多少，都不产生影响。

⑷ BP神经网络中初始权值和阈值的设定

首先需要了解BP神经网络是一种多层前馈网络。以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数，有梯度下降法traingd,弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。

因为初始值（初始权值和阀值）都在x这个向量中，x（n，1）的长度n为：n=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum

其中inputnum*hiddennum是输入层到隐含层的权值数量，hiddennum是隐含层神经元个数（即隐含层阀值个数），hiddennum*outputnum是隐含层到输出层权值个数，outputnum是输出层神经元个数（即输出层阀值个数）。

结构

BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可以有若干个节点。

BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每～层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各神经元的权值，使得误差信号最小。

以上内容参考：网络-BP神经网络

⑸ 什么是神经网络算法的阈值

神经元是一个多输入单输出的非线性单元，输入之和需要超过一定数值时，输出才会有反应，这个数值一般称为阈值

⑹ BP神经网络一般初始权值和阀值是多少

初始的权值和偏差一般是在0-1之间，随机选取某一0-1之间的值作为某一权值或偏差的值
原因在于：
1、数据预处理阶段会将所有的数据规范化到0-1之间，并且神经网络的输出也是0-1之间的向量，因此其中的网络结点值也应位于0-1中
2、随机初始化的优势在于可有效避免梯度消失或梯度爆炸的问题，增加网络的稳定性。

⑺ 神经网络算法中权值W和阈值的定义是什么

因为高斯距离在欧式几何中定义的。（就是说这个最短）权值就是类似于方程y=ax+b，中a的值。训练好的神经网络对于新的数据不一定是最优的。甚至不一定可以用来预测。

⑻ 神经网络中的权值和阈值什么意思

简单说来是这样的：超过阈值,就会引起某一变化,不超过阈值,无论是多少,都不产生影响.这是一个定性的理解,可以和数字逻辑电路中电平的阈值类比。

⑼ BP神经网络中神经元阈值是什么意思

在BP神经网络中，阈值也是一个变化值。 权值是层与层神经元之间的，阈值是神经元内的。 同权值类似，都需要设定初始值。 通过训练网络，对权重和阈值进行修正都，最终达到局部最优。

⑽ 神经网络里的阈值是什么意思

神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阀值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。