神经网络权重参数是哪个

Ⅰ 影响深度卷积神经网络算法的关键参数是().

卷积核个数filters 卷积核尺寸kernel_size 步长striders 填充方式padding 卷积核激活方式activation 卷积核权重参数初始分布 卷积核偏置参数初始分布
池化尺寸 池化步长 池化方式
优化算法 目标函数 batch大小
正则化 数据预处理
等
能影响的参数太多

Ⅱ 神经网络权值怎么确定

神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值。也可以手动：net.IW{}= ; net.bias{}=。一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行。神经网络的权值确定的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。

参数初始化要满足两个必要条件：

1、各个激活层不会出现饱和现象，比如对于sigmoid激活函数，初始化值不能太大或太小，导致陷入其饱和区。

2、各个激活值不为0，如果激活层输出为零，也就是下一层卷积层的输入为零，所以这个卷积层对权值求偏导为零，从而导致梯度为0。

(2)神经网络权重参数是哪个扩展阅读：

神经网络和权值的关系。

在训练智能体执行任务时，会选择一个典型的神经网络框架，并相信它有潜力为这个任务编码特定的策略。注意这里只是有潜力，还要学习权重参数，才能将这种潜力变化为能力。

受到自然界早成行为及先天能力的启发，在这项工作中，研究者构建了一个能自然执行给定任务的神经网络。也就是说，找到一个先天的神经网络架构，然后只需要随机初始化的权值就能执行任务。研究者表示，这种不用学习参数的神经网络架构在强化学习与监督学习都有很好的表现。

其实如果想象神经网络架构提供的就是一个圈，那么常规学习权值就是找到一个最优点（或最优参数解）。但是对于不用学习权重的神经网络，它就相当于引入了一个非常强的归纳偏置，以至于，整个架构偏置到能直接解决某个问题。

但是对于不用学习权重的神经网络，它相当于不停地特化架构，或者说降低模型方差。这样，当架构越来越小而只包含最优解时，随机化的权值也就能解决实际问题了。如研究者那样从小架构到大架构搜索也是可行的，只要架构能正好将最优解包围住就行了。

Ⅲ 神经网络权值是啥意思

神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值。也可以手动：net.IW{}= ; net.bias{}=。一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行。神经网络的权值确定的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。

网络是由若干节点和连接这些节点的链路构成，表示诸多对象及其相互联系。

在1999年之前，人们一般认为网络的结构都是随机的。但随着Barabasi和Watts在1999年分别发现了网络的无标度和小世界特性并分别在世界着名的《科学》和《自然》杂志上发表了他们的发现之后，人们才认识到网络的复杂性。

网络会借助文字阅读、图片查看、影音播放、下载传输、游戏、聊天等软件工具从文字、图片、声音、视频等方面给人们带来极其丰富的生活和美好的享受。

汉语中，“网络”一词最早用于电学《现代汉语词典》（1993年版）做出这样的解释：“在电的系统中，由若干元件组成的用来使电信号按一定要求传输的电路或这种电路的部分，叫网络。”

在数学上，网络是一种图，一般认为专指加权图。网络除了数学定义外，还有具体的物理含义，即网络是从某种相同类型的实际问题中抽象出来的模型。在计算机领域中，网络是信息传输、接收、共享的虚拟平台，通过它把各个点、面、体的信息联系到一起，从而实现这些资源的共享。网络是人类发展史来最重要的发明，提高了科技和人类社会的发展。

Ⅳ 神经网络weight参数怎么初始化

不一定，也可设置为[-1，1]之间。事实上，必须要有权值为负数，不然只有激活神经元，没有抑制的也不行。至于为什么在[-1，1]之间就足够了，这是因为归一化和Sigmoid函数输出区间限制这两个原因。一般在编程时，设置一个矩阵为bounds=ones(S,1)*[-1,1]; %权值上下界。

在MATLAB中，可以直接使用net = init(net);来初始化。我们可以通过设定网络参数net.initFcn和net.layer{i}.initFcn这一技巧来初始化一个给定的网络。net.initFcn用来决定整个网络的初始化函数。前馈网络的缺省值为initlay，它允许每一层用单独的初始化函数。设定了net.initFcn ，那么参数net.layer{i}.initFcn 也要设定用来决定每一层的初始化函数。对前馈网络来说，有两种不同的初始化方式经常被用到：initwb和initnw。initwb函数根据每一层自己的初始化参数(net.inputWeights{i,j}.initFcn)初始化权重矩阵和偏置。前馈网络的初始化权重通常设为rands，它使权重在-1到1之间随机取值。这种方式经常用在转换函数是线性函数时。initnw通常用于转换函数是曲线函数。它根据Nguyen和Widrow[NgWi90]为层产生初始权重和偏置值，使得每层神经元的活动区域能大致平坦的分布在输入空间。

Ⅳ 神经网络的权重值是什么意思阿

负数也可以啊，只是y=a1*x1+a2*x2+...+an*xn中有的系数为负而已，没什么特殊含义

Ⅵ matlab神经网络求权重

1. 上面写的好像是6个指标

2. 给一个简单的函数拟合代码吧。你不说更多的要求我也不能更细化了。

clearall;closeall;
x=[123456789;123212112;...
133455542;211221221;...
111222231;121221211];
t=[133455542];
net=feedforwardnet(10);%隐层节点数
net=configure(net,x,t);
net.divideParam.trainRatio=0.7;
net.divideParam.valRatio=0.15;
net.divideParam.testRatio=0.15;
net=train(net,x,t);
y2=net(x);
x_axis=1:length(t);
plot(x_axis,t,x_axis,y2)
legendtargetprediction

Ⅶ ENVI里神经网络分类的参数Training Threshold Contribution是什么

Training Threshold Contribution：输入训练贡献阈值(0-1)。该参数决定了与活化节点级别相关的内部权重的贡献量。它用于调节节点内部权重的变化。训练算法交互式地调整节点间的权重和节点阈值，从而使输出层和响应误差达到最小。将该参数设置为0不会调整节点的内部权重。适当调整节点的内部权重可以生成一幅较好的分类图像，但是如果设置的权重太大，对分类结果也会产生不良影响。

Ⅷ 神经网络参数如何确定

神经网络各个网络参数设定原则：

①、网络节点  网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1 BP神经网络模型。在系统训练时，实际还要对不同的隐层节点数4、5、6个分别进行比较，最后确定出最合理的网络结构。

②、初始权值的确定  初始权值是不应完全相等的一组值。已经证明，即便确定  存在一组互不相等的使系统误差更小的权值，如果所设Wji的的初始值彼此相等，它们将在学习过程中始终保持相等。故而，在程序中，我们设计了一个随机发生器程序，产生一组一0.5~+0.5的随机数，作为网络的初始权值。

③、最小训练速率  在经典的BP算法中，训练速率是由经验确定，训练速率越大，权重变化越大，收敛越快；但训练速率过大，会引起系统的振荡，因此，训练速率在不导致振荡前提下，越大越好。因此，在DPS中，训练速率会自动调整，并尽可能取大一些的值，但用户可规定一个最小训练速率。该值一般取0.9。

④、动态参数  动态系数的选择也是经验性的，一般取0.6 ~0.8。

⑤、允许误差  一般取0.001~0.00001，当2次迭代结果的误差小于该值时，系统结束迭代计算，给出结果。

⑥、迭代次数  一般取1000次。由于神经网络计算并不能保证在各种参数配置下迭代结果收敛，当迭代结果不收敛时，允许最大的迭代次数。

⑦、Sigmoid参数 该参数调整神经元激励函数形式，一般取0.9~1.0之间。

⑧、数据转换。在DPS系统中，允许对输入层各个节点的数据进行转换，提供转换的方法有取对数、平方根转换和数据标准化转换。

(8)神经网络权重参数是哪个扩展阅读：

神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：

1.生物原型

从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

2.建立模型

根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

3.算法

在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

Ⅸ 神经网络 的四个基本属性是什么

神经网络 的四个基本属性：

（1）非线性：非线性是自然界的普遍特征。脑智能是一种非线性现象。人工神经元处于两种不同的激活或抑制状态，它们在数学上是非线性的。由阈值神经元组成的网络具有更好的性能，可以提高网络的容错性和存储容量。

（2）无限制性：神经网络通常由多个连接广泛的神经元组成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特性，而且还取决于单元之间的相互作用和互连。通过单元之间的大量连接来模拟大脑的非限制性。联想记忆是一个典型的无限制的例子。

（3）非常定性：人工神经网络具有自适应、自组织和自学习的能力。神经网络处理的信息不仅会发生变化，而且非线性动态系统本身也在发生变化。迭代过程通常用来描述动态系统的演化。

（4）非凸性：在一定条件下，系统的演化方向取决于特定的状态函数。例如，能量函数的极值对应于系统的相对稳定状态。非凸性是指函数具有多个极值，系统具有多个稳定平衡态，从而导致系统演化的多样性。

(9)神经网络权重参数是哪个扩展阅读：

神经网络的特点优点：

人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：

第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。