bp神经网络能干什么 BP神经网络每次训练结果不一样，怎么回事？

BP神经网络每次训练结果不一样，怎么回事？

因为初始权重和阈值是随机生成的。神经网络每次的结果不同的原因是初始化的权值和阈值是随机的。因为每次的结果都不一样，所以有可能找到更好的结果。在找到更好的结果后，用save file name net命令保存网络，这样预测的结果就不会改变。调用时，使用命令加载文件名net的优缺点：BP神经网络在网络理论和性能上都比较成熟。它的突出优点是非线性映射能力强，网络结构灵活。网络的中间层数目和每层神经元数目可根据具体情况任意设置，其性能随结构的变化而变化。但BP神经网络也存在一些主要缺陷。

①学习速度慢，即使是一个简单的问题，通常也需要几百次甚至几千次的学习才能收敛。

②容易陷入局部极小值。

③网络层数和神经元数的选择没有相应的理论指导。

④网络推广能力有限。对于上述问题，有很多改进措施，其中研究最多的是如何加快网络的收敛速度，避免陷入局部极小值。

bp神经网络能干什么 bp神经网络如何预测 神经网络performance怎么看

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。