后端node传递函数给客户端,node 传参
原标题:后端node传递函数给客户端,node 传参
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关于BP网络,函数拟合的基础问题基本定义:函数拟合神经网络(fitnet)是一种专门设计用于函数拟合的神经...
关于BP网络,函数拟合的基础问题
基本定义:函数拟合神经网络(fitnet)是一种专门设计用于函数拟合的神经网络模型。BP神经网络,即反向传播神经网络,是一种通过反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络。 结构特点:fitnet通常具有一个隐含层,这与许多BP神经网络的结构相似。
由于BP神经网络采用了非线性激活函数(如sigmoid、ReLU等),这使得网络可以拟合非线性函数。在多层神经网络中,通过组合多个非线性激活函数,可以形成复杂的非线性映射关系,从而逼近任意非线性函数。此外,BP神经网络还可以通过增加网络层数和神经元数量来提高拟合能力,进一步增强其逼近任意非线性函数的能力。
激活函数:隐层和输出层都有自己的激活函数,用于将神经元的输入转换为输出。常用的激活函数包括S型函数(如tansig和logsig)和恒等线性映射函数(purelin)。在实际应用中,最常用的BP神经网络结构是包含一个隐层,隐层神经元的激活函数设为tansig函数,输出层神经元激活函数设为purelin函数。
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