1樓：網友
還有很多，一步正割演算法，擬牛頓演算法，量化共軛梯度法，彈性梯度下降法等等。具體可以在matlab的help檔案訓練函式中檢視，路徑是：neural network toolbox>functions>training functions，可以看到各種演算法的函式及詳細介紹。
bp神經網路中的激勵函式除了s型函式，還有什麼函式？
2樓：網友
一般來說，神經網路的激勵函式有以下幾種：階躍函式 ，準線性函式，雙曲正切函式，sigmoid函式等等，其中sigmoid函式就是你所說的s型函式。以我看來，在你訓練神經網路時，激勵函式是不輕易換的，通常設定為s型函式。
如果你的神經網路訓練效果不好，應從你所選擇的演算法上和你的資料上找原因。演算法上bp神經網路主要有自適應學習速率動量梯度下降反向傳播演算法(traingdx)，levenberg-marquardt反向傳播演算法(trainlm)等等，我列出的這兩種是最常用的，其中bp預設的是後一種。資料上，看看是不是有誤差資料，如果有及其剔除，否則也會影響**或識別的效果。
梯度下降演算法是指什麼 神經網路
3樓：網友
梯度下降演算法是神經網路在每代更新網路權值的一種方法。
神經網路還有很多其他更新權值的方法，不只這一種。
神經網路演算法中，引數的設定或者調整，有什麼方法可以採用
4樓：漫承
若果對你有幫助，請點贊。
神經網路的結構（例如2輸入3隱節點1輸出）建好後，一般就要求神經網路裡的權值和閾值。現在一般求解權值和閾值，都是採用梯度下降之類的搜尋演算法（梯度下降法、牛頓法、列文伯格-馬跨特法、狗腿法等等），這些演算法會先初始化乙個解，在這個解的基礎上，確定乙個搜尋方向和乙個移動步長（各種法算確定方向和步長的方法不同，也就使各種演算法適用於解決不同的問題），使初始解根據這個方向和步長移動後，能使目標函式的輸出（在神經網路中就是**誤差）下降。 然後將它更新為新的解，再繼續尋找下一步的移動方向的步長，這樣不斷的迭代下去，目標函式（神經網路中的**誤差）也不斷下降，最終就能找到乙個解，使得目標函式（**誤差）比較小。
而在尋解過程中，步長太大，就會搜尋得不仔細，可能跨過了優秀的解，而步長太小，又會使尋解過程進行得太慢。因此，步長設定適當非常重要。
學習率對原步長（在梯度下降法中就是梯度的長度）作調整，如果學習率lr = ,那麼梯度下降法中每次調整的步長就是梯度，而在matlab神經網路工具箱裡的lr,代表的是初始學習率。因為matlab工具箱為了在尋解不同階段更智慧型的選擇合適的步長，使用的是可變學習率，它會根據上一次解的調整對目標函式帶來的效果來對學習率作調整，再根據學習率決定步長。
機制如下：if newe2/e2 > maxe_inc %若果誤差上公升大於閾值。
lr = lr * lr_dec; %則降低學習率。
elseif newe2 < e2 %若果誤差減少。
lr = lr * lr_inc;%則增加學習率。
end詳細的可以看《神經網路之家》nnetinfo裡的《[重要]寫自己的bp神經網路(traingd)》一文，裡面是matlab神經網路工具箱梯度下降法的簡化**。
若果對你有幫助，請點贊。
祝學習愉快。
bp神經網路和感知器有什麼區別？
5樓：解憂雜貨de店
今天專門抄研究了一些這個問題，來試著回答一下在wiki中並沒有bp神經網路這乙個詞條，而對反向傳播則有如下定義：「反向傳播是【誤差反向傳播】的簡稱，是一種與最優化方法（如梯度下降法）結合使用的，用來訓練人工神經網路的常見方法」，所以bp神經網路指的是在神經網路中採用反向傳播法來進行訓練的神經網路。
而mlp呢？「mlp這個術語屬於歷史遺留的產物，現在我們一般就說神經網路，以及深度神經網路，前者代表帶乙個隱藏層的兩層神經網路，也是easypr目前使用的識別網路，後者指深度學習的網路。值得注意的是，雖然叫「多層」，mlp一般都指的是兩層（帶乙個隱藏層的）神經網路」（選自網頁連結）
最後總結一下 mlp= 神經網路（兩層），bp神經網路（實際並沒有）=採用bp演算法進行訓練的神經網路。
6樓：網友
1、來bp神經網路，指的是用自。
了「bp演算法」進行訓練的「多層感知器模型」。
2、感知器（mlp，multilayer perceptron）是一種前饋人工神經網路模型，其將輸入的多個資料集對映到單一的輸出的資料集上，可以解決任何線性不可分問題。
3、多層感知器就是指得結構上多層的感知器模型遞接連成的前向型網路。bp就是指得反向傳播演算法。
7樓：網友
感知器只有乙個神經元，簡單，處理線性問題。
bp網路有幾層神經元，複雜，非線性問題。
機器學習為什麼會使用梯度下降法機器學習吳恩達為什麼線性迴歸和邏輯迴歸的梯度下降演算法一樣
梯度下降法是一個最優化演算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。梯度下降法可以用於求解非線性...
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