bp神经网络中激活函数如何修改

㈠ bp神经网络 激活单元相关问题sigmoidmatlab

我的手机要激活账号才能打开

㈡ BP神经网络用sigmoid激活函数进行多分应该怎么设置目标向量,怎么设置输出啊

输出的数量取决于你的target怎么设置，比如你的输入是一个5行n列的数据，输出是一个4行n列的数据，你用这个数据初始化并且训练神经网络，得到的当然是5个输入值4个输出值的神经网络。
函数怎么写的话，去看matlab 帮助，搜索newff，你就能看到用法了。

㈢ Bp神经网络用tansig做为隐含层激活函数，用logsig做为输出层激活函数，这可以嘛

招式是死的，灵活运用才是活的。
log sig一般不做，但是如果在这个问题上，这样做效果更好，那就是可以做输出层激活函数。

㈣ 我有个BP神经网络的C++实例，但是只能输出0或1，这是因为什么呢激活函数用的是Sigmoidal

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

static int i = 0;

void Timer(double t)
{
t -= 0.0000002*int(t/2.4); //为了精度修正，这个数值不一定准确，但是为了下面计算准确，必须修正
int tmp;
switch(int(t)) //整数部分
{
case 0:
case 1:
i = 600; break; //整数部分0或者1

case 2: //上面的部分是 t<2 的部分
{
tmp = ( t - int(t) ) * 10; //小数第一位，用这一位足够确定数值范围
switch(tmp)
{
case 0:
case 1:
case 2:
case 3: //这部分是2~2.4
i += 850;
if(i >= 4000)i = 4000;
break;
case 4: //从这里开始是2.4~4.4
case 5:
case 6:
case 7:
case 8:
case 9:

㈤ BP神经网络的传递函数选择有什么特定要求我使用高斯函数作为其传递函数（激活函数）可行麽

既然是BP神经网络，当然激励函数就已经基本确定，因为，BP神经网络的隐含层一般是logsig函数，而输出层为线性函数。

㈥ bp神经网络选择激活sigmoid函数，还有tansig函数的优缺点求告知

（1）对于深度神经网络，中间的隐层的输出必须有一个激活函数。否则多个隐层的作用和没有隐层相同。这个激活函数不一定是sigmoid，常见的有sigmoid、tanh、relu等。
（2）对于二分类问题，输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。函数值恰好可以解释为属于正类的概率（概率的取值范围是0~1）。另外，sigmoid函数单调递增，连续可导，导数形式非常简单，是一个比较合适的函数
（3）对于多分类问题，输出层就必须是softmax函数了。softmax函数是sigmoid函数的推广

㈦ bp神经网络matlab实现时，newff函数中的网络各层神经元的激活函数怎么选

由于各个网络层的作用的不同，选择的激活函数的不同结果将会有恒大的区别
所以要注意
输出层一般采用
logsig purelin
隐含层采用
tansig logsig
同时要注意设置其他属性如最小梯度min_grad
等等

㈧ matlab训练BP神经网络，nntool中如何设置，权值，激活函数的修改等问题

net1=newff(minmax(pX),[16,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');

这个是激活函数的语句，但是一般不需要修改。

BP神经网络是计算机自主学习的一个过程，程序员要做的就是确定隐含层神经元的数量以及训练精度，训练步数以及学习速率等参数。

隐含层神经元数量的公式：

㈨ bp神经网络matlab实现时，newff函数中的网络各层神经元的激活函数怎么选啊

BP网络要求激活函数处处可微，因此一般选S型函数（Sigmoid），常见的为对数S型函数（logsig）和正切S型函数（tansig）。