神經(jīng)網(wǎng)絡權值是什么？

(1)初始時,每個權值由隨機數(shù)函數(shù)產(chǎn)生,值的范圍為[-1,1]之間 (2)運行過程中,通過bp算法求得均方誤差的梯度,然后調(diào)整bp網(wǎng)絡的權值.如:w(i,j,k+1)=w(i,j,k)+delta(e...

簡單說來是這樣的：超過閾值,就會引起某一變化,不超過閾值,無論是多少,都不產(chǎn)生影響.這是一個定性的理解,可以和數(shù)字邏輯電路中電平的閾值類比。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是有向概率隨機網(wǎng)絡 每條路徑都有實現(xiàn)概率和方向 權值就是這條路徑的實現(xiàn)概率 權向量就是這條路徑的指向和權值共同組成的向量

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是有向概率隨機網(wǎng)絡 每條路徑都有實現(xiàn)概率和方向 權值就是這條路徑的實現(xiàn)概率 權向量就是這條路徑的指向和權值共同組成的向量

(1)初始時,每個權值由隨機數(shù)函數(shù)產(chǎn)生,值的范圍為[-1,1]之間 (2)運行過程中,通過BP算法求得均方誤差的梯度,然后調(diào)整BP網(wǎng)絡的權值.如:w(i,j,k+1)=w(i,j,k)+Delta(e...

因為高斯距離在歐式幾何中定義的。（就是說這個最短） 權值就是類似于方程y=ax+b，中a的值。 訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡對于新的數(shù)據(jù)不一定是最優(yōu)的。甚至不一定可以用來預測。

因為高斯距離在歐式幾何中定義的。（就是說這個最短）權值就是類似于方程y=ax+b，中a的值。訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡對于新的數(shù)據(jù)不一定是最優(yōu)的。甚至不一定可以用來預測。

娛樂嘛 各有各的說法

權值為負對你網(wǎng)絡最終輸出結(jié)果的影響要看你的輸入輸出具體設置情況。 如果你閾值都是正的話（基本都是），說明輸入為正時，經(jīng)過這個神經(jīng)元后肯定輸出變?yōu)樨摿?。如果輸入為負，那輸出可正可負不能確定

這個一般都是在變化的，不可能一直定著，因為股價是每天都在增減的，所以凈值也不一樣。