作业帮BP神经网络中隐藏层节点个数怎么确定最佳
来源：学生作业帮 编辑：作业帮 分类：综合作业 时间：2024/11/05 22:07:41
BP神经网络中隐藏层节点个数怎么确定最佳
我用一个可变节点数程序计算 为什么每次错插队比输出不一样呢
我用一个可变节点数程序计算 为什么每次错插队比输出不一样呢
我自己总结的：
1、神经网络算法隐含层的选取
1.1 构造法
首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数,找到最小值和最大值,然后从最小值开始逐个验证模型预测误差,直到达到最大值.最后选取模型误差最小的那个隐含层层数.该方法适用于双隐含层网络.
1.2 删除法
单隐含层网络非线性映射能力较弱,相同问题,为达到预定映射关系,隐层节点要多一些,以增加网络的可调参数,故适合运用删除法.
1.3黄金分割法
算法的主要思想：首先在[a,b]内寻找理想的隐含层节点数,这样就充分保证了网络的逼近能力和泛化能力.为满足高精度逼近的要求,再按照黄金分割原理拓展搜索区间,即得到区间[b,c]（其中b=0.619*（c-a）+a）,在区间[b,c]中搜索最优,则得到逼近能力更强的隐含层节点数,在实际应用根据要求,从中选取其一即可.
1、神经网络算法隐含层的选取
1.1 构造法
首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数,找到最小值和最大值,然后从最小值开始逐个验证模型预测误差,直到达到最大值.最后选取模型误差最小的那个隐含层层数.该方法适用于双隐含层网络.
1.2 删除法
单隐含层网络非线性映射能力较弱,相同问题,为达到预定映射关系,隐层节点要多一些,以增加网络的可调参数,故适合运用删除法.
1.3黄金分割法
算法的主要思想：首先在[a,b]内寻找理想的隐含层节点数,这样就充分保证了网络的逼近能力和泛化能力.为满足高精度逼近的要求,再按照黄金分割原理拓展搜索区间,即得到区间[b,c]（其中b=0.619*（c-a）+a）,在区间[b,c]中搜索最优,则得到逼近能力更强的隐含层节点数,在实际应用根据要求,从中选取其一即可.
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