bp神经网络隐含层数怎么确定

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• ╯▽╰BP神经网络中隐含层的神经元数怎么确定
• (#｀′)凸在设计一个bp神经网络时,设计步骤一般为()(1)隐层数及隐层神经元数的确定(2
• (=｀′=)神经网络的隐含层确定方法有多少种？

╯▽╰BP神经网络中隐含层的神经元数怎么确定经验公式可能无法给出所需的结果。 确实需要一一尝试。 你可以先按照上面的设置，然后根据结果的误差和收敛速度来逐一调整。 (#｀′)凸在设计一个bp神经网络时,设计步骤一般为()(1)隐层数及隐层神经元数的确定(2

在设计BP神经网络时，设计步骤通常包括确定隐藏层和隐藏层神经元的数量、设置初始权重以及对训练数据进行预处理和后处理。

（1）隐藏层和隐藏层神经元数量的确定：目前没有理论指导。

（2）初始权重设置：通常，网络的初始权重设置为平均值为0的随机分布。

（3）训练数据预处理：线性特征比变换，将所有特征变换为0,1或1,1的区间，使得每个训练集中每个特征的平均值为0并且有同样的区别。

（4）后处理过程：当应用神经网络进行分类任务时，输出值通常被编码为所谓的名义变量，具体值对应于类别标签。

BP网络：多层前向网络（输入层、隐藏层、输出层）。 连接权重：通过delta学习算法修改。 神经传递功能：S形函数。 学习算法：前向传播、后向传播。 层与层之间的连接是单向的，信息的传播是双向的。

两个问题

（1）是否存在可以逼近给定样本或特征的BP神经网络？BP定理：对于任意连续函数，存在一个三层前向神经网络，可以在任意平方误差精度内逼近连续函数。

（2）如何调整BP神经网络的连接权重是使网络的输入和输出等于给定的样本。 1986年，Rumelhardt等人提出了BP学习算法。

BP网络的主要优缺点：

(1)优点：非常好的逼近性质。 具有很强的泛化能力。 具有优良的容错能力。

（2）缺点：处理速度慢。 局部极值。 很难确定哪些层节点被隐藏以及有多少个隐藏层节点。

(=｀′=)神经网络的隐含层确定方法有多少种？确定神经网络隐藏层数量的方法有很多种，没有办法说哪一种最好。 具体的解决方案应根据您的问题量身定制。
至于隐藏层的2n+1个神经元的数量，也必须定义一定的问题。
例如，你可以确定2n+1个正负10的区域，用该区域中的值代入网格中，看看哪一个误差最小。 术语中。