BP神经网络，输出层采用线性函数和非线性函数区别大嘛？或者是预测精度会有差别嘛？求告知？？？
具体选取一般跟你神经网络的用途有关系，也就是说你期望的输出到底是什么有关系。一般现在多分类问题，最后输出概率的，输出层激活函数都是softmax函数。二分类问题，输出标签的话，用sigmoid函数也可以。你要是输出值是具体一个算的值，跟概率什么的都没有关系，那用线性函数直接输出也行。比如你这是一个预测问题，根据输入的数据得到一个预测值，那可以使用线性函数。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
神经网络算法可以解决线性规划问题吗
理论上可以的但是个人感觉不是什么非常有效和经济的办法，如果是用的是需要训练的神经网络那么你的样本需求量是非常大的，如果你用的是非监督的神经网络，这样一方面你需要设计具有强大的不动点特性的权重以及要保证问题能优化成纯凸纯凹问题，总的来说神经网络不是太适合这块领域，线性规划的方法已经很多了，一般性的都能通过数值解法解出来
什么是BP神经网络？
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。计算网络实际输出与期望输出的误差。将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。
bp神经网络采用线性函数做为输出，和采用非线性函数作为输出，差别会很大嘛？
提问：bp神经网络为什么要采用非线性函数来进行预测？回答：简单的讲，主要是复杂的bp神经网络的行为动态及神经元之间的相互作用是无法用简单的线性函数来描述的！一般来讲，用数学函数模拟一个系统输入与输出的关系时，设其函数为f,则它可以表征为一个输入变量x的多项式，即f=∑an*x^n∣n=0->∞.;当n≥2时，f就成为非线性函数了。an是每个x高次项的系数。可以用具体的实际实验数据来确定。
bp神经网络对输入数据和输出数据有什么要求
p神经网络的输入数据越多越好，输出数据需要反映网络的联想记忆和预测能力。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层。BP网络具有高度非线性和较强的泛化能力，但也存在收敛速度慢、迭代步数多、易于陷入局部极小和全局搜索能力差等缺点。
扩展资料：
BP算法主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。
初始化，随机给定各连接权及阀值。
由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出
计算新的连接权及阀值，计算公式如下：
选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。
文章为作者独立观点，不代表 股票程序化软件自动交易接口观点
相关文章
股民评论