神经网络准确率计算公式,提高神经网络精确率

BP神经网络

我不是大神。但可以给给意见。1，遗传算法不能改变BP神经网络准确率低的本质问题的。只能在一定程度上优化BP神经网络。2，你的数据是怎么增加的？由原来的80组数据基础上随意组合的？

还有你的输出结果是3个等级。期望输出是什么类型？预测输出是什么类型？你判断正确率的标准是什么？这些都会对正确率有影响。3，BP神经网络的正确率的提高可以通过：一，改变隐层的节点数。或增减隐层的层数。

最少一个隐层，最多2个。二，改变传递函数，一般隐层用tansig，输出层用linear或者tansig。4，最后的方法是不怎么重要的，就是数据的归一化，一般是归一化或不归一化都可以的，都试试。

我都是书本学过，做过点题目，只能给这些建议。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

如何提高bp神经网络的预测精度啊

跟你的预测对象有很大关系写作猫。1.根据你的预测对象的特性选取合适的输入层、输出层和隐层神经元数目。2.选择合适的神经网络训练函数。

3.保证足够的训练样本数据，并且确保这个训练样本数据有足够的精度能够反映需要预测的对象的特性。

如何提高行人再识别的准确率

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现深度习机器习领域热概念经各种媒体转载播报概念逐渐变些神觉：例能认深度习种能够模拟脑神经结构机器习式能够让计算机具智慧；种技术疑前景限深度习本质种技术呢深度习深度习机器习领域模式（声音、图像等等）进行建模种种基于统计概率模型各种模式进行建模便各种模式进行识别例待建模模式声音种识别便理解语音识别类比理解说机器习算类比排序算深度习算便众排序算种（例冒泡排序）种算某些应用场景具定优势深度习深度体现哪论及深度习深度词性能认深度习相于传统机器习算能够做更事情种更高深算事实能并非我想象算输入输角度考虑深度习算与传统监督机器习算输入输都类似论简单LogisticRegressionSVM、boosting等算能够做事情都类似论使用排序算输入预期输都类似区别于各种算同环境性能同深度习深度本质指呢深度习名叫深层神经网络（DeepNeuralNetworks）久前工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）模型发展种模型般采用计算机科图模型直观表达深度习深度便指图模型层数及每层节点数量相于前神经网络言程度提升深度习许种同实现形式根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意同同名字：例卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）、深度置信网络（DeepBeliefNetworks）、受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachines）、深度玻尔兹曼机（DeepBoltzmannMachines）、递归自编码器（RecursiveAutoencoders）、深度表达（DeepRepresentation）等等究其本质讲都类似深度神经网络模型既深度习种神经网络模型前现经历没落现重新进入视线呢十几前硬件条件高层节点神经网络建模间复杂度（能单位）几乎接受应用实际用些深度较浅网络虽种模型些应用取非效（甚至thestateofart）由于种间接受性限制其实际应用推广现计算机硬件水平与前已经能同语神经网络种模型便进入视线20126月《纽约报》披露GoogleBrain项目吸引公众广泛关注项目由著名斯坦福机器习教授AndrewNg规模计算机系统面世界顶尖专家JeffDean共同主导用16000CPUCore并行计算训练种称深层神经网络（DNNDeepNeuralNetworks）GoogleBrain项目我看神经网络种模型于计算量要求极其巨保证算实性需要使用量CPU进行并行计算深度习现备受关注另外原某些场景种算模式识别精度超绝数目前已算近深度习提者修改其实现代码Bug种模型识别精度提升些素共同引起深层神经网络模型或者说深度习概念新热潮深度习优点进行某种模式识别通做首先某种式提取模式特征特征提取式候工设计或指定候给定相较数据前提由计算机自总结深度习提种让计算机自习模式特征并特征习融入建立模型程减少设计特征造完备性目前深度习核某些机器习应用满足特定条件应用场景已经达超越现算识别或类性能深度习缺点深度习虽能够自习模式特征并达识别精度种算工作前提使用者能够提供相量级数据说能提供限数据量应用场景深度习算便能够数据规律进行偏差估计识别效能些已简单算另外由于深度习图模型复杂化导致算间复杂度急剧提升保证算实性需要更高并行编程技巧及更更硬件支持所目前些经济实力比较强科研或才能够用深度习算做些比较前沿实用应用。

深度神经网络为什么能大幅度提高语音识别的准确率吗？

微软介绍，这种新型语音识别软件采用了名为“深度神经网络”的技术，使得该软件处理人类语音的过程与人脑相似。

对此微软必应Bing)搜索业务部门主管斯特凡·维茨(StefanWeitz)在本周一表示：“我们试图复制人脑聆听和处理人类语音的方式。

”微软还表示，与原有WP手机语音识别技术相比，新型技术的语音识别准确性提高了15%，且创建相应文本及搜索关键词的速度也更快。如此一来，必应返回相应搜索结果所用时间比以前快了两倍。

微软语音处理技术部门高级项目经理迈克尔·特加尔夫(MichaelTjalve)也表示：“通过我们新的语音识别器，你不但得到的结果更好，而且速度更快。

”微软已面向美国市场的WindowsPhone手机用户发布了这项技术。用户通过这项新技术，将更容易使用语音命令来创建短信、进行网络搜索等活动。

BP神经网络误差如何提高

你好，误差大，第一步需要尝试的是做归一化处理。有线性归一化，有对数函数归一化等等，这个你可以去网上搜索数据归一化方法，有相关的代码，应该。

第二部需要做出的改动是隐层节点数量，如果节点数量太多，那么结果的随机性就会很大，如果太少，那么复杂数据的规律计算不出来。多少层节点最合适，这个目前除了一个一个试没有更好的办法。

但是你会发现每一个相同的结构计算出的结果却不尽相同，这个时候就需要考虑后续的问题。第三步尝试，变换transferfunction。麻烦你查查字典，因为我不是用中文学的神经网络。

我姑且翻译成传输函数。传输函数在matlab中内建了3中purelinelogsigtansig。分别有不同的应用范围。因为没看到你的数据，我也不清楚具体应该推荐你用哪一种。

不过你可以去网上搜索一下三种传输函数的特点。如果有用请给“采纳”谢谢。