请教大侠有关神经网络的一些问题
在神经网络中,对原始样本参数归一化处理的方法对网络输出结果影响很大,请问大侠:对原始样本参数归一化处理一般都有哪些归一化方法?谢谢!神经网络传递函数如何采用自设函数?怎样给网络付初始权值?谢谢!
[ 本帖最后由 风花雪月 于 2007-1-3 09:25 编辑 ] 关于归一化一般有以下几种方法;
1、线性函数转换,表达式如下:
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。
2、对数函数转换,表达式如下:
y=log10(x)
说明:以10为底的对数函数转换。
3、反余切函数转换,表达式如下:
y=atan(x)*2/PI
[ 本帖最后由 风花雪月 于 2007-1-3 09:25 编辑 ]
回复:(lhlq)请教大侠有关神经网络的一些问题
可以按照经验公式来确定初始的权值的阈值,取值范围为(-2.4/F,2.4/F)其中F为单元输入个数
[ 本帖最后由 风花雪月 于 2007-1-3 09:26 编辑 ] <P>谢谢 !风花雪月</P> 归一化:
1、 运用函数 premnmx 功能是把数据归一化到-1和1之间
用postmnmx()可以恢复数据
2、 运用0.8*(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)+0.1
可以把数据归一化到0.1和0.9之间
[ 本帖最后由 风花雪月 于 2007-1-3 09:26 编辑 ]
回复:(valiecin)归一化:1、 运用函数 premnmx 功能...
PREMNMX和POSTMNMX这一对命令与PRESTD和POSTSTD这一对命令有什么区别?[ 本帖最后由 风花雪月 于 2007-1-3 09:20 编辑 ]
premnmx函数现在在2006a中已过时
原帖由 adminftp 于 2005-10-18 15:06 发表PREMNMX和POSTMNMX这一对命令与PRESTD和POSTSTD这一对命令有什么区别?
premnmx是[-1,1]之间,prestd是在0值左右间距1分布
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