bp網路中閾值如何確定

A. BP神經網路中,如何設定神經元的初始連接權重以及閥值

初始連接權重關繫到網路訓練速度的快慢以及收斂速率，在基本的神經網路中，這個權重是隨機設定的。在網路訓練的過程中沿著誤差減小的方向不斷進行調整。針對這個權重的隨機性不確定的缺點，有人提出了用遺傳演算法初始化BP的初始權重和閾值的想法，提出了遺傳神經網路模型，並且有人預言下一代的神經網路將會是遺傳神經網路。希望對你有所幫助。你可以查看這方面的文獻

B. BP神經網路初始權值和閾值

請理解程序中的變數含義：

1. inputnum：輸入層節點數
   

2. hiddennum：隱層節點數
   

3. outputnum：輸出層節點數

因此，當輸入為3時，如果前面有inputnum=size(P,1);語句，將會自適應確定輸入節點數；如果沒有使用該語句，直接將inputnum賦值為3即可，即加上inputnum=3;

你這段代碼是GA-BP神經網路最後的染色體解碼階段的代碼，注意染色體編碼結構為：輸入層與隱層間權值矩陣、隱層閾值、隱層與輸出層間權值矩陣、輸出層閾值。

C. 神經網路BP演算法中,如何選擇網路學習效率及閾值調整效率

學習效率一般取0~1之間的數如：0.1,0.4，網路初始化閾值賦值（0,1）區間內隨機數，之後通過神經網路訓練不斷調整。樓主只用調整學習效率就行了

D. BP神經網路的權值和閥值的確定

你這是不是用遺傳演算法優化權值和閥值啊？
我不知道你x的哪裡來的？所以也不知道你是如何確定初始權值和閥值。
不過我們平常寫程序時這些值都是隨機賦予的。

E. BP神經網路一般初始權值和閥值是多少

初始的權值和偏差一般是在0-1之間，隨機選取某一0-1之間的值作為某一權值或偏差的值
原因在於：
1、數據預處理階段會將所有的數據規范化到0-1之間，並且神經網路的輸出也是0-1之間的向量，因此其中的網路結點值也應位於0-1中
2、隨機初始化的優勢在於可有效避免梯度消失或梯度爆炸的問題，增加網路的穩定性。

F. BP神經網路中為什麼設置閾值

在BP神經網路中，閾值也是一個變化值。
權值是層與層神經元之間的，閾值是神經元內的。
同權值類似，都需要設定初始值。
通過訓練網路，對權重和閾值進行修正都，最終達到局部最優。

G. BP神經網路演算法，權植閥值如何確定呢

根據誤差梯度下降法來調節各層的權值和閾值，使修改後的網路的最終輸出能接近期望值。 Tk為預期輸出，Ok為實際輸出；使下面的式子最小：

徐文力_新浪博客：誤差反向（BP）神經網路演算法及其演示

H. BP神經網路中神經元閾值是什麼意思

在BP神經網路中，閾值也是一個變化值。 權值是層與層神經元之間的，閾值是神經元內的。 同權值類似，都需要設定初始值。 通過訓練網路，對權重和閾值進行修正都，最終達到局部最優。