神经网络算法可能存在的问题？
BP神经网络中net.iw{1，1} 两个1分别代表什么意思？？ 第一个1是指网络层数（net.numLayers）；第二个1是指网络输入个数（net.numInputs）；从第j个输入到到第i层的权重的权重矩阵（或null matrix[]）位于net.iw {i，j}；神经网络对象IW属性：该属性定义了网络输入和各输入层神经元之间的网络权值，属性值为NxNi维的单元数组，其中，N为网络的层数，Ni为网络的输入个数。如果net.inputConnect(i，j)为1，即第i层上的各神经元接收网络的第j个输入，那么在单元net.iw {i，j}中将存储它们之间的网络权值矩阵。该矩阵的行数为第i层神经元的个数（net.layers{i}.size），列数为第j个输入的维数（net.inputs{j}.size）与输入延退拍数（net inputWeights{i，j}.delays）的乘积。扩展资料：net.IW{i，j}的作用通过访问net.IW{i，j}，可以获得第i 个网络层来自第j 个输入向量的权值向量值。所以一般情况下net，iw{1，1}就是输入层和隐含层之间的权值。net.IW{i，j}各个属性的含义：（1）、delays：该属性定义了网络输入的各延迟拍数，其属性值是由0或正整数构成的行矢量，各输入层实际接收的是由网络输入的各个延迟构成的混合输入。（2）、initFcn：该属性定义了输入权值的初始化函数，其属性值为表示权值初始化函数名称的字符串。（3。
如果有人想走遍中国所有的省级行政区（含港澳台），总路程最小可以是多长？
在神经网络中交叉验证是什么？有什么用？ 交叉验证(Cross-validation)的好处是可以从有限的学习数据中获取尽可能多的有效信息，从而获得更合适的两层权值；并且此方法是从多个方向开始学习样本，可以有效的避免陷入局部极小值。采用交叉验证方法的前提是将神经网络已有的学习数据分为两部分：训练数据和验证数据。先对训练数据进行学习得到权值，用权值检验验证数据得到一个正确率，如果达到了标准，则进行下一组的训练数据的学习，否则用训练样本学习修改权值。为了得到好的学习效果，无论训练样本还是验证样本都要尽可能参与学习。一般选取10重交叉验证(10-fold cross-validation)[5]可以得到较好的学习效果。
梯度下降法和随机梯度下降法的区别 梯度下降和随机梯度下降之间的关键区别：1、标准梯度下降是在权值更新前对所有样例汇总误差，而随机梯度下降的权值是通过考查某个训练样例来更新的。2、在标准梯度下降中，。
极小的反义词是极2113大。亦译“最大”。文艺复兴时5261期德意志库萨的尼古拉用语。4102与“极小”相对。1653他认为一个事物，如果没有比它更大的事物存在，就叫做最大或极大。详细解释：1、最大值最大值，即为已知的数据中的最大的一个值，在数学中，常常会求函数的最大值，一般求解方法有换元法、判别式求法、函数单调性求法、数形结合法和求导方法。2、极度示程度深，极端的。示例：感情有着极大的鼓舞力量，因此，它是一切道德行为的重要前提，谁要是没有强烈的志向，也就不能够热烈地把这个志向体现于事业中。扩展资料：极小，亦称为最小，最小值。在数学分析中，在给定范围内（相对极值）或函数的整个域（全局或绝对极值），函数的最大值和最小值被统称为极值（极数）。皮埃尔·费马特（Pierre de Fermat）是第一位提出函数的最大值和最小值的数学家之一。如果函数在某点的值小于或等于在该点附近任何 其他点的函数值，则称函数在该点的值为函数的“极小值”。寻求函数整个定义域上的最大值和最小值是数学优化的目标。如果函数在闭合区间上是连续的，则通过极值定理存在整个定义域上的最大值和最小值。此外，整个定义域上最大值（或最小值）必须是域内部。
BP神经网络每次训练结果不一样是怎么回事？ 因为初始权值和阈值是随机产生的。神经网络每次结果不同是因为初始化的权值和阈值是随机的，因为每次的结果不一样，才有可能找到比较理想的结果，找到比较好的结果后，用命令save filename net；保存网络，可使预测的结果不会变化，调用时用命令load filename net；优劣势：BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。但是BP神经网络也存在以下的一些主要缺陷。①学习速度慢，即使是一个简单的问题，一般也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。②容易陷入局部极小值。③网络层数、神经元个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，目前已经有了许多改进措施，研究最多的就是如何加速网络的收敛速度和尽量避免陷入局部极小值的问题。
什么是梯度下降法？ 详见论文链接：http：//www. cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/slides/lecture_slides_lec6.pdf 6.AdaDelta(Adaptive delta) AdaDelta是对AdaGrad的另一种改进。Delta表示当前。
批量梯度下降法一定可以到全局最优点吗 Linear Regression 的cost function如下：是一个凸函数，也就是一个类似于开口向上的碗，它一定有最小值，并且只有一个局部极小值，那么你用梯度下降方法逐步更新theta的时候：拟合函数最终一定会收敛到全局最优解如果损失函数是非凸函数则不一定，因为参数初值的设置必然影响最终收敛的位置，能否达到全局最优解主要取决于参数初值的设置。批量梯度下降法就是最普通的梯度下降法而已，相比于随机梯度下降法来说只是更容易收敛到全局最优点，这是由于批量操作在一定程度上起到了淹没噪声影响的作用。但是，批量梯度下降法在损失函数为非凸函数的情况下仍然不能保证一定可以达到全局最优点。
伤寒、副伤寒流行预测模型（BP神经网络）的建立 由于目前研究的各种数学模型或多或少存在使用条件的局限性，或使用方法的复杂性等问题，预测效果均不十分理想，距离实际应用仍有较大差距。NNT是Matlab 中较为重要的一个工具箱，在实际应用中，BP 网络用的最广泛。神经网络具有综合能力强，对数据的要求不高，适时学习等突出优点，其操作简便，节省时间，网络初学者即使不了解其算法的本质，也可以直接应用功能丰富的函数来实现自己的目的。因此，易于被基层单位预防工作者掌握和应用。以下几个问题是建立理想的因素与疾病之间的神经网络模型的关键：（1）资料选取应尽可能地选取所研究地区系统连续的因素与疾病资料，最好包括有疾病高发年和疾病低发年的数据。在收集影响因素时，要抓住主要影响伤寒、副伤寒的发病因素。（2）疾病发病率分级神经网络预测法是按发病率高低来进行预测，在定义发病率等级时，要结合专业知识及当地情况而定，并根据网络学习训练效果而适时调整，以使网络学习训练达到最佳效果。（3）资料处理问题在实践中发现，资料的特征往往很大程度地影响网络学习和训练的稳定性，因此，数据的应用、纳入、排出问题有待于进一步研究。6.3.1 人工神经网络的基本原理人工神经网络（ANN）是近年来。
