bp网络的初始化方法,BP神经网络如何调整权值

bp网络的初始化方法,BP神经网络如何调整权值

先说一下initNet()函数，这个函数只接受一个参数——每一层神经元数目，然后借此初始化神经网络。这里所谓初始化神经网络的含义是：生成每一层的矩阵、每一个权值矩阵和每一个偏置矩阵本发明针对现有基于误差反向传播算法方法的缺陷预测准确率偏低、消耗时间过久的问题，提出一种基于JCUDASA_BP算法的软件缺陷预测方法，步骤一、构建一个BP网络，初始化BP网络中

如果以⾯向对象(OOP)的⽅式进⾏BP神经⽹络系统的设计与实践的话，因为权值的初始化以及类的构造都只进⾏⼀次（⽽且发⽣在整个流程的开始阶段），所以⾃然地将权值（全部层lay将特征值贡献大的子集作为主成分，对应地取出P的子集，这一子集所对应的变换便是我们实现降维的方法。3. BP神经网络模型的构建3.1 网络初始化模型的构建首先从

⊙▽⊙ 01. nguyen_Widrow法初始化BP的思想nguyen_Widrow法的目标我们已经知道，BP神经网络就是通过叠加多个tansig,拼凑出最终的目标函数对于神经元的初始化，以单输入网络为例，nguyen_WBP 神经网络的训练过程包括以下几个步骤。步骤1:网络初始化。根据系统输入输出序列()y x ,确定网络输入层节点数n 、隐含层节点数l ,输出层节点数m ,初始化输入层、隐含层和

∩０∩ 使用[-1,1)均匀分布来初始化，100次后输出消失使用这种“标准”权重初始化方法重新运行我们的100层\(tanh\)网络会导致激活梯度变得无限小--就像消失了一样。这种糟糕的结果促使Glor1.网络初始化：各个参数的确定包括输入，输出，隐含层的节点数，输入和隐含，隐含和输出层之间的权值，隐含，输出层的阈值，学习速度和激励函数。2.计算隐含层输出3

∪▂∪ 目录一、复习(BP算法)二、训练模型的建议三、参数设置内容1、随机梯度下降(SGD)2、激活函数的选择(1)sigmoid(2)tanh双曲正切函数3、训练数集初始化4、步骤1数值初始化初始化狼群中人工狼位置Xi及其数目N ,最大迭代次数kmax ,探狼比例因子α,最大游走