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神经网络逼近函数c语言 神经网络算法c语言实现

求助,应用BP神经网络逼近非线性函数

1、该作业要求不可使用Matlab自带的神经网络函数,这是因为如果允许使用,则三个函数:newff函数建立网络、train函数训练、sim函数就直接完成作业了。

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2、BP神经网络构建 根据要拟合的非线性函数特点确定BP网络结构,由于该非线性函数有两个输入参数,一个输出参数,所以BP网络结构可以设置为2-5-1,即输入层有2个节点,隐含层有5个节点,输出层有1个节点。

3、隐层数一般认为,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认为不一定能有效降低),提高精度,但也使网络复杂化,从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。

4、首先采用遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值,然后将这些优化值赋给网络得到优化的BP神经网络,最后用MATLAB仿真平台,对非线性函数的逼近拟合和极值寻优问题进行实验。

一个三层的BP神经网络可以以任意精度逼近一个任意给定的连续函数...

1、一般不能。RBF可以,因为使用基函数来插值,只要基够多,可以经过所有已知的数据点。

2、2)任意连续函数都可由一个两层的网络以任意精度逼近。这里的两层网络是指隐藏层使用sigmoid单元、输出层使用非阈值的线性单元;3)任意函数都可由一个三层的网络以任意精度逼近。

3、前馈神经网络:结构简单,应用广泛,能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数.而且可以精确实现任意有限训练样本集。BP神经网络:具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。

神经网络是怎样逼近函数的?可以得到一个函数表达式吗?这个函数曲线一定...

能得到一个确定的函数!因为每一层的权重,激活函数都是确定的。该函数不一定是光滑的,因为激活函数不一定是光滑的!比如relu函数。

当然可以,神经网络具有极强的非线性映射能力,对非线性函数的拟合效果非常好,你可以试试BP神经网络,拟合能力已经很强。

这个是最简单的情况,我们使用一个不带激活函数的神经元即可模拟。通过调整 参数,即可模拟任意直线。我们使用一个带Sigmoid激活函数的神经元来模拟。随着 参数继续增大,神经网络就会逐步逼近该函数。

利用静态的多层前向神经网络建立系统的输入/输出模型,本质上就是基于网络逼近能力,通过学习获知系统差分方程中的非线性函数。


标题名称:神经网络逼近函数c语言 神经网络算法c语言实现
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