在训练数据不够多，网络结构很复杂，或者overtraining时，可能会产生过拟合问题。一般我们会将整个数据集分为训练集training data、validation data，testing data。这个validation data是什么？它其实就是用来避免过拟合的，在训练过程中，我们通常用它来确定一些超参数（比如根据validation data上的accuracy来确定提前终止的epo
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2023-07-06 10:48:58
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先说下一般对原始数据的划分为什么分为训练集、验证集、测试集三个部分？train data的作用是训练模型，validation data的作用是对模型的超参数进行调节，为什么不直接在test data上对参数进行调节？因为如果在test data上来调节参数，那么随着训练的进行，我们的网络实际上就是在一点一点地向我们的test data过度拟合，导致最后得到的test data的指标参考
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2023-07-31 00:46:34
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[实验目的] 本实验要求掌握前向型神经网络的基本工作原理及利用反向传播确定权系数的方法，并能设计相应的BP神经网络，实现对非线性函数的逼近与拟合，并分析影响函数拟合效果的相关因素。[实验要求]在规定期限独立完成实验内容编程语言用C语言或MATLAB实现[实验内容] &nb
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2023-08-17 22:28:54
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1 神经网络功能：曲线拟合 结构： 图1.0 神经网络结构
解析： (1) 结构：输入层，隐藏层，输出层； (2) 输入层：1（单输入），输出层：1（单输出），隐藏层：10（10个神经元）； (3) 维度序号结构维度1input[1,1]2weight_1[1, 10]3biase_1[1, 10]4weight_2[10, 1]5biase_2[1, 1]注： 依据公式：2 源码(绘图部
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2023-09-13 11:27:58
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BP神经网络基本原理 BP神经网络是一种单向传播的多层前向网络，具有三层或多层以上的神经网络结构，其中包含输入层、隐含层和输出层的三层网络应用最为普遍。 网络中的上下层之间实现全连接，而每层神经元之间无连接。当一对学习样本提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向
基于BP神经网络的函数拟合算法研究[摘要Artificial Neural Network，ANN)是智能领域的研究热点，目前已经成功地应用到信号处理、模式识别、机器控制、专家系统等领域中。在神经网络技术中，BP神经网络因具有结构、学习算法简单等特点，近年来得到广泛的关注，相关技术已经在预测、分类等领域中实现产业化。本文针对经典的函数拟合问题，以BP神经网络为工具，力求分析BP神经网络隐含层神经元
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2023-08-24 20:32:15
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BP神经网络是误差反向传播算法误差反向传播算法是根据权重，反推各神经元的误差：具体步骤为：当最终根据神经网络得到各个输出神经元的输出值后，分别根据输出值和真实值的差计算出每个输出神经元的误差，得到每个输出神经元的输出误差之后，根据每个输出神经元和前一层神经元连接的权值分别计算出上一个神经元的误差，依次类推，然后用梯度下降法修正相对应的权值。这就是误差反向传播算法。BP神经网络 = 多层感知机+误差
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2023-07-05 20:52:11
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BP神经网络的非线性曲线拟合和预测（未完）曲线拟合常用到polyfit(多项式拟合函数)、lsqcurvefit(非线性拟合函数)、BP神经网络 其中lsqcurvefit需要特定的函数表达式而BP神经网络不要 曲线拟合有个好用的软件 1stopt1.简单实例根据已知工资数值来预测工资走向P=[566 632 745 755 769 789 985 1110 1313 1428 1782 1
本文将会从实际的训练过程来依次讲解，用到哪些知识点就将～BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传
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2023-08-16 19:37:40
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1、什么是过拟合 为了使训练数据与训练标签一致，而对模型过度训练，从而使得模型出现过拟合（over-fitting）现象。具体表现为，训练后的模型在训练集中正确率很高，但是在测试集中的变现与训练集相差悬殊，也可以叫做模型的泛化能力差。下图展示了分类模型中过拟合的现象。 (a) (b) (c) 图1：分别对应欠拟合，恰好合适，过拟合（来源：百度百科）
红色×为已知的训练数据
这几天围绕论文A Neural Probability Language Model 看了一些周边资料，如神经网络、梯度下降算法，然后顺便又延伸温习了一下线性代数、概率论以及求导。总的来说，学到不少知识。下面是一些笔记概要。一、 神经网络 神经网络我之前听过无数次，但是没有正儿八经研究过。形象一点来说，神经网络就是人们模仿生物神经元去搭建
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2023-07-05 20:10:45
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设[P,T]是训练样本，[X,Y]是测试样本；net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立网络q=sim(net,p);e=q-T;plot(p,q); %画训练误差曲线q=sim(net,X);e=q-Y;plot(X,q); %画测试误差曲线训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定
BP（back propagation）即反向传播，是一种按照误差反向传播来训练神经网络的一种方法，BP神经网络应用极为广泛。BP 神经网络主要可以解决以下两种问题： 1.分类问题：用给定的输入向量和标签训练网络，实现网络对输入向量的合理分类。 2.函数逼近问题：用给定的输入向量和输出向量训练网络，实现对函数的逼近。本文主要介绍 BP 算法实现函数逼近问题。一.函数基本逻辑介绍a.基本输入输出：
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2023-08-30 19:02:23
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1 .训练误差和泛化误差1.训练误差：在训练数据上表现的误差2.泛化误差: 在任意测试数据集上的误差期望训练误差小于等于泛化误差。由于无法估计泛化误差，所以一味降低训练误差并不意味着泛化误差会降低。机器学习模型应该降低泛化误差。2.如何选择模型2.1 验证数据集 预留验证集，判断验证集在模型中的表现能力 Validation Set 2.2 K 折交叉验证当训练数据不够，不能预
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2023-09-04 13:48:41
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首先来了解基本的定义，如,其中，N表示训练样本的数量，向量x(n)表示第n个样本在输入层输入数据，向量d(n)表示在输出层对应的期望的输出。设神经元j位于网络的输出层，那么由该神经元输出产生的误差定义为：其中，表示期望的输出，表示实际的输出，表示神经元j输出产生的误差。由神经元j产生的瞬时误差能量定义为: 那么整个网络所产生的总瞬时误差能量为：其中C表示网络输出层的神经元的集合。在神经元
损失函数表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标，即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，不一致。可以使用任意函数，一般用均方误差和交叉熵误差。均方误差\[E=\frac{1}{2}\sum_{k}{(y_k-t_k)^2}
\]这里，\(y_k\) 表示神经网络的输出， \(t_k\) 表示监督数据，\(k\)one-hot表示：将正确的标签表示为 \(1\)，其他标签表示为 \(0\)。交叉
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2023-07-26 21:40:30
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BP神经网络在线学习的误差计算方法标准BP算法中，每输入一个样本，都要回传误差并调整权值，这种对每个样本轮训的方法称为“单样本训练”。由于单样本训练遵循的是只顾眼前的“本位主义”原则，只针对每个样本产生的误差进行调整，难免顾此失彼，使训练次数增加，导致收敛速度过慢。因此，有另外一种方法，就是在所有样本输入之后，计算网络的总误差，再根据总误差调整权值，这种累积误差的批处理方式称为“批训练”或“周期训
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2023-07-05 18:44:25
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基于MATLAB的BP神经网络实现非线性函数拟合设计一、实验要求：重点是掌握BP神经网络的学习算法原理，掌握matlab工具箱设计BP神经网络拟合非线性模型的方法（m文件）；掌握在图形用户界面下设计BP神经网络拟合非线性模型的方法。设计前馈型网络，在区间[-4,4]上逼近函数。参考参数设置：1.1 输入变量和目标输出：indata=-4:0.1:4;
targetdata=0.35*(1-inda
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2023-07-06 20:26:58
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摘要：BP神经网络拟合目标函数，并添加高斯随机噪声，通过使用feedforwardnet函数构建BP神经网络进行函数拟合。通过调试设定的参数及所使用的训练函数，得出结论：BP神经网络可以较好地解决黑盒问题。且随着设定参数的提升及采用的训练函数的改变，会对BP神经网络的拟合效果造成较大的影响，因此要想得到较好的拟合效果，需要设定合适的训练参数及采用对应情况下的训练函数。1.1
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2023-07-06 20:27:28
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利用BP神经网络进行函数拟合摘要关键词问题描述算法设计结果分析与讨论结论Python源代码 摘要数据拟合是在假设模型结构已知的条件下最优确定模型中未知参数使预测值与数据吻合度最高，本文选取线性项加激活函数组成一个非线性模型，利用神经网络算法最优确定模型中的未知参数，利用随机搜索的方式确定函数模型，从而达到很好的拟合效果关键词BP神经网络 随机搜索 随机重启 参数优化 数据拟合 RELU问题描述数
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2023-09-28 20:58:23
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