神经网络是怎么调整权值的(神经网络权值调整)

I、简述神经网络自校正控原理

简单描述神经网络的自纠偏控原理如下：

1神经网络的自纠偏控原理是利用神经网络来识别非线性系统并利用识别结果来控系统。 其基本原理是将神经网络与动态系统等同起来，调整神经网络的权重，使神经网络的输出与动态系统的输出相同，从而达到控系统的目的。

2.神经网络自纠控包括直接型和间接型两种结构。 直接自校正控，也称为直接逆动态控，是一种间接自校正控，它是由检测器估计对象参数和使用调节器（或控器）自动调整参数相结合的。 技术。

神经网络

1.通过训练神经网络学习和记忆非线性系统，并利用梯度下降等优化算法更新神经网络权重，使神经网络的输出与动态系统的输出之间的误差最小化。

2.神经网络预测。 使用经过训练的神经网络来预测动态系统的未来状态，并根据预测结果来控系统。

3.神经网络是计算机模型或数学模型，它是存在于计算机中的由大量神经元连接并执行计算的神经系统。 在外部信息处理过程中，基本上经常使用改变内部结构来建模输入和输出之间的复杂关系。

4.神经网络由很多层组成，输入层负责接收信息，隐层传输并处理输入信息，输出层是计算机考虑输入信息的结果。 。

5.神经网络是由生物神经元组成的网络或电路，或者是现代意义上的由工神经元或节点组成的工神经网络。 因此，神经网络要么是由生物神经元组成的生物神经网络，要么是用于解决工智能（AI）问题的工神经网络。

II、神经网络中阈值和权值的初值怎么调整?为什么我的老是误差特别大呢?把训练目标改小一点先不设置权重和阈值，让它训练，选择训练效果最好的一组，在命令窗口中显示起始权重和阈值，然后将权重和阈值设置为。 这组权重和阈值就足够了，试试吧。 我也是初学者，所以我不能保证它会起作用。