当前位置: 首页 > news >正文

基于BP神经网络的项目风险识别,BP神经网络训练窗口详解,BP神经网络详细原理

目录

摘要
BP神经网络参数设置及各种函数选择
参数设置
训练函数
传递函数
学习函数
性能函数
显示函数
前向网络创建函数
BP神经网络训练窗口详解
训练窗口例样
训练窗口四部详解
基于BP神经网络的项目风险识别
效果图
结果分析

摘要

本文总结BP神经网络的参数设置,训练函数,传递函数,学习函数,画图函数,性能函数,创建函数,详解nntraintool训练窗口,基于BP神经网络的项目风险识别,实现BP神经网络的编程

BP神经网络参数设置及各种函数选择

参数设置

1,最大迭代次数net.trainParam.epochs,一般先设置大,然后看训练收敛情况,如果提前收敛,最大迭代次数就改小,以到达训练目标为目的设置。
2,学习率net.trainParam.lr,一般设置0.01–0.5,数据越多,数据噪声越大,数据越难拟合,数值一般需要越小,设置太大,容易过早停止收敛。
3,学习目标net.trainParam


http://www.mrgr.cn/news/17085.html

相关文章:

  • 【AI学习笔记】AIGC,AI绘画 ComfyUI+ComfyUI Manager安装
  • AcWing 902. 最短编辑距离
  • 最大交换
  • GD - EmbeddedBuilder_v1.4.1.23782 - PWM官方工程功能记录
  • vscode写markdown(引入html及css语法)
  • 滑模控制2021年12月8日
  • 【MySQL数据库管理问答题】第14章 使用 MySQL InnoDB 集群实现高可用性
  • Driver.js——实现页面引导
  • 深度学习速通系列:Bert模型vs大型语言模型(LLM)
  • 团队比赛时如何给小组记分?
  • 并发编程之CountDownLatchSemaphore原理与应用
  • 算法数学加油站:一元高斯分布(正态分布)Python精美科研绘图(PDF、CDF、PPF、ECDF曲线;QQ图)
  • Git 使用指南 --- 版本管理
  • 【荒原之梦考研数学】考研没有人支持,怎么办?
  • python pyqt statusBar 完整的操作方法详细说明和代码举例
  • 编译原理概述
  • 八皇后问题代码实现(java,递归)
  • ubuntu通过smba访问华为设备
  • 【面试经验】腾讯面试题:在QQ增加电商购物场景,拼多多、京东、淘宝怎么选
  • 13:DCDC电源模块的布局