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我需要在R环境中使用PSO算法训练神经网络。我已经知道了所有关于神经网络的R包( neuralnet，AMORE等)，但这些包中没有一个包括PSO训练(只有反向传播)。
想法？谢谢你的帮助。
浏览 2提问于2012-04-25得票数 6
我想了解更多关于神经网络训练的其他方法，我可以找到一些关于GA训练网络的文献，但是关于PSO训练的文献不多。这是如何工作的呢？我有一个总体的想法:你创造了这么多的粒子群，并使用网络损失函数(如MSE)作为一个启发。粒子会移动到MSE最低的区域，然后你就有了网络的权重。..0
update weights w as a function o
浏览 4提问于2020-03-31得票数 0
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我想用粒子群优化算法训练一个神经网络，但是matlab工具箱对训练网络没有任何功能，我搜索并创建了一些粒子群算法工具箱，但是它们没有工作。有人能帮我吗？谢谢
浏览 5提问于2014-02-08得票数 0
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利用MATLAB提供的IRIS数据库，以均方误差(MSE)为适应度函数，采用粒子群优化算法(PSO)训练4个输入、3个输出神经网络。对适应度函数进行了50次评价。实验是对特征进行分类。它是一个4输入-0隐藏层-3输出认知地图.图(b)是由同一粒子群算法训练的神经网络。本文的目的是证明新模型在(a)优于神经网络中的有效性。
但他们提到，实验是进行的，说周期为100次，世代为300次。
浏览 3提问于2014-04-10得票数 6
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我认真地搜索了使用Encoq3.2 C#版本的粒子群优化示例。如果有人能分享一个，我会非常感激的。我的数组类型是连续的。
谢谢你，丹·希克曼
浏览 2提问于2015-01-05得票数 0
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我正在使用粒子群优化来训练MLP神经网络，以便使用UCI的数据集进行分类。我正在使用PyBrain来构造NN，并使用我的自定义代码来训练网络。我的问题是，如何为PSO选择Xmax，Xmin参数(即NN的权重范围)？
浏览 4提问于2012-03-24得票数 2
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人工神经网络PSO训练
、、、、
我正在研究一个FF神经网络(用于分类问题)，我正在使用PSO进行训练。我只有一个隐藏层，我可以改变这一层中神经元的数量。我的问题是，NN可以很容易地学习线性可分问题，但不能像它应该能够做的那样，学习不是线性可分的问题(如XOR)。我相信我的PSO是正确工作的，因为我可以看到它试图最小化每个粒子的误差函数(使用训练集的</
浏览 4提问于2013-05-03得票数 1
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我已经使用训练数据集在R中训练了一个基本的反向传播神经网络，并使用测试集进行了验证。神经网络给了我令人满意的结果。现在我想要做的是在C++代码中使用这个经过训练的神经网络(和确定的权重)，这样我就可以将输入变量放入C++代码中，它会给出预测输出。我发现大多数关于在C++中实现
浏览 10提问于2019-07-31得票数 0
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我是神经计算的新手，可以理解反向传播的概念。我的问题是，你能在没有反向传播的情况下训练一个MLP来适应一个函数吗？比如说，我需要拟合一个正弦函数。如何才能在不使用反向传播分配权重的情况下做到这一点？
浏览 0提问于2013-03-21得票数 0
在那个人工神经网络中，我是机器学习的新手。我在R中使用nnet软件包进行神经网络的训练。模型参数和超参数有什么区别？我听说在我们设置模型参数之前就设置了超参数。人工神经网络的超参数和模型参数是什么？即是否在神经网络训练阶段调整超参数，在验证阶段调整模型参数？
浏览 0提问于2017-03-16得票数 3
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有这样的主张：
更新：，自从写这篇文章以来，我发现这在“深度学习”6.5.9节中有介绍。见。我还发现，这篇论文对Haber和Ruthotto的“深度神经网络的稳定
浏览 4提问于2014-05-06得票数 14
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对于固定的神经网络体系结构，如何从所有可能的权重分配空间中随机均匀地抽取样本，从而使神经网络将X映射到Y？
浏览 0提问于2020-09-10得票数 1
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我有自己的图像数据集，并使用Mask-R-CNN进行训练。在这里，您可以将数据集分为训练、验证和测试。 我想知道验证和测试之间的区别。我知道，验证通常用于在每个时期之后查看NN的质量。在此基础上，你可以看到神经网络有多好，以及是否发生了过拟合。但我想知道神经网络是否基于验证集进行学习。 基于训练集，神经网络在每幅图像之后学习，并调整每个神经元以减少损失。在神经网络完成学习后，我们<
浏览 68提问于2019-04-16得票数 0
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我想知道Word2Vec是如何构建的。📷1) CBOW模型和Skip图模型都有一定的输入。3)将跳过图的输出作为中间神经网络的输出。CBOW的输出是对给定上
浏览 0提问于2017-06-12得票数 6
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我正在使用tensorflow训练两个使用两个不同数据集的相同神经网络实例。网络本身非常简单，有一个输入和输出层和6个隐藏层(每个层是一个20 meuron，然后是一个非线性激活函数)。我可以用两个不同的数据集来训练网络，这很好。现在，我想要做的是创建一个新的网络，它是这两个受过训练的网络的结合。特别是，我希望输入和前3层来自一个经过训练的网络，
浏览 0提问于2017-02-19得票数 5
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我想比较garch如何建模时间序列和神经网络。我有我的garch模型： mean.model=listdistribution.model= "std")所以我有我的数据，这是换算成美元的外币，我将
浏览 14提问于2018-03-23得票数 1
问题是，在我的训练值中，我得到了一个几乎0.8-1.0的错误，这是不可接受的。我如何找到减少错误的方法？我试过降低训练率，但没有效果。我目前正在使用excel工作表中的数据集来训练我的系统。下面是指向我正在使用的示例数据集的链接：，这里是我使用的代码：i
浏览 4提问于2016-06-30得票数 0
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是具有2个未知输出的神经网络的监督训练，其中在已知参数(y，x)和未知数(a，b)之间存在诸如y=a.x^b的关系。这里(a，b)是network的输出！
浏览 0提问于2013-09-15得票数 0
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以下是更新后的代码。我的问题是"results“的输出。为了可读性，我将在下面以格式发布。library("neuralnet") setwd("C:/Users/Aaron/Documents/UMUC/R/Data For AssignmentsActual = score_set$Overall.Risk.Value, Prediction =
浏览 1提问于2014-11-17得票数 1
3回答
我想我的MATLAB应用程序，它使用作为独立的应用程序，但是众所周知，MATLAB不能将训练神经网络编译成独立的，只能编译已经训练过的神经网络。
我的应用程序的核心是对输入数据进行神经网络的训练。我的MATLAB版本是R2014a。我尝试使用deploytool编译，但是根据MATLAB文档：
浏览 6提问于2014-08-02得票数 3
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