「重大消息」神经网络预测宝宝—记者曝光

社会上关于神经网络预测宝宝和一些这个话题的话题，不少人都想知道，那接下来就让小编为你讲解一下吧！

本文目录

• 1、如何使用matlab神经网络进行训练后的预测？请告诉我步骤？
• 2、我用bp神经网络进行预测，但是每次预测的结果都不一样，而且差别很大。我应该怎么办？
• 3、为什么bp神经网络的输出有负数？

一、如何使用matlab神经网络进行训练后的预测？请告诉我步骤？

例如有100条数据，最后10条数据只有输入，没有输出结果。设置前80组数据作为训练样本，神经网络开始学习，还有10组数据作为检测样本，主要用于检测。学习到的模型是否达到了预期的效果？如果检测效果可以接受，可以输入最后10组数据进行模拟。

二、我用bp神经网络进行预测，但是每次预测的结果都不一样，而且差别很大。我应该怎么办？

如果初始值不同，结果可能会有很大差异。

而且bp网络的收敛速度非常慢。

不确定你的训练功能是什么。

一般来说，样本越多越好，但样本越多，训练速度就会越慢。

三、为什么bp神经网络的输出有负数？

BP神经网络的输出出现负数的原因可以从以下几个方面来解释激活函数的选择BP神经网络通常使用非线性激活函数，如sigmoid、tanh等，这些函数映射输入值在0和1之间，因此它们的输出值可能为负数。特别是使用sigmoid函数时，当输入值接近-时，输出值将接近0，即负数。网络训练在训练过程中，BP神经网络通过反向传播算法调整权重和偏差项，以最小化预测值与真实值之间的误差。这个过程可能会产生权重和偏置项的负值，从而导致负输出。数据分布如果输入数据本身有负值，那么经过网络运算后，输出也可能为负值。偏置项的影响在神经网络的每一层中，偏置项可以增加或减少激活函数的输入，从而影响输出值。如果偏置项为负，则激活函数的输出也可能为负。网络深度和宽度网络的深度和宽度也会影响输出值。如果网络设计过于复杂或过于简单，都可能导致负输出。总之，BP神经网络的负输出是由于其非线性激活函数、训练过程、数据分布、偏置项、网络结构等多种因素的综合作用造成的。

对于神经网络预测宝宝和这个话题的介绍就到此结束，如果对你有所帮助，请持续关注并收藏本站。