神马作文网BP神经网络中初始权值和阈值的设定
来源：学生作业帮 编辑：神马作文网作业帮 分类：综合作业 时间：2024/11/11 22:05:10
BP神经网络中初始权值和阈值的设定
代码如下：
w1=x(1:inputnum*hiddennum);
B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);
w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);
B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);
为什么要这么确定?
代码如下：
w1=x(1:inputnum*hiddennum);
B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);
w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);
B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);
为什么要这么确定?
你这是不是用遗传算法优化权值和阀值啊?
我不知道你x的哪里来的?所以也不知道你是如何确定初始权值和阀值.
不过我们平常写程序时这些值都是随机赋予的.
再问： 就是看不明白，比如说B1中，怎么又有乘法又有加法，而且中间还有冒号？这样B1最后是一个矩阵吗？如果是，它的维数是多少？几行几列？要是这个解释明白了，就把分给你哈。
再答： 因为初始值（初始权值和阀值）都在x这个向量中，x（n，1）的长度n为：n=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum 其中inputnum*hiddennum是输入层到隐含层的权值数量，hiddennum是隐含层神经元个数（即隐含层阀值个数），hiddennum*outputnum是隐含层到输出层权值个数，outputnum是输出层神经元个数（即输出层阀值个数）；
我不知道你x的哪里来的?所以也不知道你是如何确定初始权值和阀值.
不过我们平常写程序时这些值都是随机赋予的.
再问： 就是看不明白，比如说B1中，怎么又有乘法又有加法，而且中间还有冒号？这样B1最后是一个矩阵吗？如果是，它的维数是多少？几行几列？要是这个解释明白了，就把分给你哈。
再答： 因为初始值（初始权值和阀值）都在x这个向量中，x（n，1）的长度n为：n=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum 其中inputnum*hiddennum是输入层到隐含层的权值数量，hiddennum是隐含层神经元个数（即隐含层阀值个数），hiddennum*outputnum是隐含层到输出层权值个数，outputnum是输出层神经元个数（即输出层阀值个数）；
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