什么是神经网络的局部极小值 这是BP网络的缺陷问题，BP学习2113算法用梯度下降法调整网5261络的权值，对于凸状4102的误差函1653数来说，它有唯一最小值。但是对实际问题中经常遇到的非凸状误差函数却不能取得最佳的结果，甚至在网络训练后不知道误差函数是否取得全局最小。推荐书《神经网络理论与matlab7实现》
BP神经网络出现局部极小的处理
什么是神经网络的局部极小值
bp神经网络训练提前停止 bp神经网络是有一定缺陷的，比如容易陷入局部极小值，还有训练的结果依赖初始随机权值，这就好比你下一个山坡，如果最开始的方向走错了，那么你可能永远也到不了正确的山脚。
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。
什么是神经网络的BP算法 简介：BP（Back 简介：BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的。
bp神经网络算法陷入了局部最小值怎么办
神经网络容易陷入局部极小特性的原因是什么
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