神经网络一般训练多少次,神经网络训练时间太长

神经网络一般训练多少次,神经网络训练时间太长

卷积神经网络训练mnist时间多久

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

一般神经网络要训练多久

tensorflow 训练一个神经网络 需要多长时间

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基本使用使用TensorFlow,你必须明白TensorFlow:使用图(graph)来表示计算任务.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图.使用tensor表示数据.通过变量(Variable)维护状态.使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitraryoperation)赋值或者从其中获取数据.综述TensorFlow是一个编程系统,使用图来表示计算任务.图中的节点被称之为op(operation的缩写).一个op获得0个或多个Tensor,执行计算,产生0个或多个Tensor.每个Tensor是一个类型化的多维数组.例如,你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组,这四个维度分别是[batch,height,width,channels].一个TensorFlow图描述了计算的过程.为了进行计算,图必须在会话里被启动.会话将图的op分发到诸如CPU或GPU之类的设备上,同时提供执行op的方法.这些方法执行后,将产生的tensor返回.在Python语言中,返回的tensor是numpyndarray对象;在C和C++语言中,返回的tensor是tensorflow::Tensor实例.计算图TensorFlow程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段.在构建阶段,op的执行步骤被描述成一个图.在执行阶段,使用会话执行执行图中的op.例如,通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络,然后在执行阶段反复执行图中的训练op.TensorFlow支持C,C++,Python编程语言.目前,TensorFlow的Python库更加易用,它提供了大量的辅助函数来简化构建图的工作,这些函数尚未被C和C++库支持.三种语言的会话库(sessionlibraries)是一致的.构建图构建图的第一步,是创建源op(sourceop).源op不需要任何输入,例如常量(Constant).源op的输出被传递给其它op做运算.Python库中,op构造器的返回值代表被构造出的op的输出,这些返回值可以传递给其它op构造器作为输入.TensorFlowPython库有一个默认图(defaultgraph),op构造器可以为其增加节点.这个默认图对许多程序来说已经足够用了.阅读Graph类文档来了解如何管理多个图.importtensorflowastf#创建一个常量op,产生一个1x2矩阵.这个op被作为一个节点#加到默认图中.##构造器的返回值代表该常量op的返回值.matrix1=tf.constant([[3.,3.]])#创建另外一个常量op,产生一个2x1矩阵.matrix2=tf.constant([[2.],[2.]])#创建一个矩阵乘法matmulop,把'matrix1'和'matrix2'作为输入.#返回值'product'代表矩阵乘法的结果.product=tf.matmul(matrix1,matrix2)默认图现在有三个节点,两个constant()op,和一个matmul()op.为了真正进行矩阵相乘运算,并得到矩阵乘法的结果,你必须在会话里启动这个图.在一个会话中启动图构造阶段完成后,才能启动图.启动图的第一步是创建一个Session对象,如果无任何创建参数,会话构造器将启动默认图.欲了解完整的会话API,请阅读Session类.#启动默认图.sess=tf.Session()#调用sess的'run()'方法来执行矩阵乘法op,传入'product'作为该方法的参数.#上面提到,'product'代表了矩阵乘法op的输出,传入它是向方法表明,我们希望取回#矩阵乘法op的输出.##整个执行过程是自动化的,会话负责传递op所需的全部输入.op通常是并发执行的.##函数调用'run(product)'触发了图中三个op(两个常量op和一个矩阵乘法op)的执行.##返回值'result'是一个numpy`ndarray`对象.result=(product)printresult#==>[[12.]]#任务完成,关闭会话.sess.close()Session对象在使用完后需要关闭以释放资源.除了显式调用close外,也可以使用"with"代码块来自动完成关闭动作.withtf.Session()assess:result=([product])printresult在实现上,TensorFlow将图形定义转换成分布式执行的操作,以充分利用可用的计算资源(如CPU或GPU).一般你不需要显式指定使用CPU还是GPU,TensorFlow能自动检测.如果检测到GPU,TensorFlow会尽可能地利用找到的第一个GPU来执行操作.如果机器上有超过一个可用的GPU,除第一个外的其它GPU默认是不参与计算的.为了让TensorFlow使用这些GPU,你必须将op明确指派给它们执行.with...Device语句用来指派特定的CPU或GPU执行操作:withtf.Session()assess:withtf.device("/gpu:1"):matrix1=tf.constant([[3.,3.]])matrix2=tf.constant([[2.],[2.]])product=tf.matmul(matrix1,matrix2)...设备用字符串进行标识.目前支持的设备包括:"/cpu:0":机器的CPU."/gpu:0":机器的第一个GPU,如果有的话."/gpu:1":机器的第二个GPU,以此类推.阅读使用GPU章节,了解TensorFlowGPU使用的更多信息.交互式使用文档中的Python示例使用一个会话Session来启动图,并调用()方法执行操作.为了便于使用诸如IPython之类的Python交互环境,可以使用InteractiveSession代替Session类,使用()和()方法代替().这样可以避免使用一个变量来持有会话.#进入一个交互式TensorFlow会话.importtensorflowastfsess=tf.InteractiveSession()x=tf.Variable([1.0,2.0])a=tf.constant([3.0,3.0])#使用初始化器initializerop的run()方法初始化'x'()#增加一个减法subop,从'x'减去'a'.运行减法op,输出结果sub=(x,a)print()#==>[-2.-1.]TensorTensorFlow程序使用tensor数据结构来代表所有的数据,计算图中,操作间传递的数据都是tensor.你可以把TensorFlowtensor看作是一个n维的数组或列表.一个tensor包含一个静态类型rank,和一个shape.想了解TensorFlow是如何处理这些概念的,参见Rank,Shape,和Type.变量Variablesformoredetails.变量维护图执行过程中的状态信息.下面的例子演示了如何使用变量实现一个简单的计数器.参见变量章节了解更多细节.#创建一个变量,初始化为标量0.state=tf.Variable(0,name="counter")#创建一个op,其作用是使state增加1one=tf.constant(1)new_value=(state,one)update=tf.assign(state,new_value)#启动图后,变量必须先经过`初始化`(init)op初始化,#首先必须增加一个`初始化`op到图中.init_op=tf.initialize_all_variables()#启动图,运行opwithtf.Session()assess:#运行'init'op(init_op)#打印'state'的初始值print(state)#运行op,更新'state',并打印'state'for_inrange(3):(update)print(state)#输出:#0#1#2#3代码中assign()操作是图所描绘的表达式的一部分,正如add()操作一样.所以在调用run()执行表达式之前,它并不会真正执行赋值操作.通常会将一个统计模型中的参数表示为一组变量.例如,你可以将一个神经网络的权重作为某个变量存储在一个tensor中.在训练过程中,通过重复运行训练图,更新这个tensor.Fetch为了取回操作的输出内容,可以在使用Session对象的run()调用执行图时,传入一些tensor,这些tensor会帮助你取回结果.在之前的例子里,我们只取回了单个节点state,但是你也可以取回多个tensor:input1=tf.constant(3.0)input2=tf.constant(2.0)input3=tf.constant(5.0)intermed=(input2,input3)mul=(input1,intermed)withtf.Session()assess:result=([mul,intermed])printresult#输出:#[array([21.],dtype=float32),array([7.],dtype=float32)]需要获取的多个tensor值，在op的一次运行中一起获得（而不是逐个去获取tensor）。

Feed上述示例在计算图中引入了tensor,以常量或变量的形式存储.TensorFlow还提供了feed机制,该机制可以临时替代图中的任意操作中的tensor可以对图中任何操作提交补丁,直接插入一个tensor.feed使用一个tensor值临时替换一个操作的输出结果.你可以提供feed数据作为run()调用的参数.feed只在调用它的方法内有效,方法结束,feed就会消失.最常见的用例是将某些特殊的操作指定为"feed"操作,标记的方法是使用tf.placeholder()为这些操作创建占位符.input1=tf.placeholder(tf.float32)input2=tf.placeholder(tf.float32)output=(input1,input2)withtf.Session()assess:print([output],feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]})#输出:#[array([14.],dtype=float32)]foralarger-scaleexampleoffeeds.如果没有正确提供feed,placeholder()操作将会产生错误.MNIST全连通feed教程(sourcecode)给出了一个更大规模的使用feed的例子.。

用BP神经网络做数据拟合回归,每次运行结果都不一致,望高人指点,谢了

大哥你这个目标要求的也太高了吧，要1e-12！1e-5，1e-6就行了。

而且就训练100次由什么用，BP的话起码要3000到5000次训练，复杂问题要10000次左右，再说BP网络存在“殊途同归”的问题，所以每次不太一样也是正常的，只要测试误差满足要求就行了。

用MATLAB与BP神经网络法处理15组数据,共60个数据,需要多长时间

训练时长取决于训练算法、训练目标、样本数量和网络规模。你的样本只有15组，数量较少，一般几秒钟就能训练完成。

若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。

但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。

人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。

bp神经网络训练样本增加很多，但是隐含层节点数还是不变会不会欠拟合，或者过拟合？求大神告知！

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学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在n>>a情况下，网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大。

而且，a大了的话训练时间必然会变长。 换一种说法，将你的数据集看成一个固定值，那么样本集与测试集也可以按照某种规格确定下来如7：3所以如何看待样本集的多少与训练结果呢？

或者说怎么使你的网络更加稳定，更加符合你的所需。

我尝试从之前的一个例子中看下区别如何用70行Java代码实现深度神经网络算法作者其实是实现了一个BP神经网络，不多说，看最后的例子一个运用神经网络的例子 最后我们找个简单例子来看看神经网络神奇的效果。

为了方便观察数据分布，我们选用一个二维坐标的数据，下面共有4个数据，方块代表数据的类型为1，三角代表数据的类型为0，可以看到属于方块类型的数据有（1，2）和（2，1），属于三角类型的数据有（1，1），（2，2），现在问题是需要在平面上将4个数据分成1和0两类，并以此来预测新的数据的类型。

图片描述我们可以运用逻辑回归算法来解决上面的分类问题，但是逻辑回归得到一个线性的直线做为分界线，可以看到上面的红线无论怎么摆放，总是有一个样本被错误地划分到不同类型中，所以对于上面的数据，仅仅一条直线不能很正确地划分他们的分类，如果我们运用神经网络算法，可以得到下图的分类效果，相当于多条直线求并集来划分空间，这样准确性更高。

图片描述简单粗暴，用作者的代码运行后训练5000次。

根据训练结果来预测一条新数据的分类（3,1）预测值（3,1）的结果跟（1,2）（2,1）属于一类属于正方形这时如果我们去掉2个样本，则样本输入变成如下//设置样本数据，对应上面的4个二维坐标数据double[][]data=newdouble[][]{{1,2},{2,2}};//设置目标数据，对应4个坐标数据的分类double[][]target=newdouble[][]{{1,0},{0,1}};123。

神经网络中的训练次数是指什么？

神经网络中的训练次数是训练时，1个batch训练图像通过网络训练一次（一次前向传播+一次后向传播），每迭代一次权重更新一次；测试时，1个batch测试图像通过网络一次（一次前向传播）的次数。

在机器学习和相关领域，人工神经网络（人工神经网络）的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统（尤其是脑），并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。

人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”，它可以从输入的计算值，并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统。

例如，用于手写体识别的神经网络是由一组可能被输入图像的像素激活的输入神经元来限定。后进过加权，并通过一个函数（由网络的设计者确定的）转化，这些神经元的致动被上到其他神经元然后被传递。

重复此过程，直到最后，一输出神经元被激活。这决定了哪些字符被读取。扩展资料神经网络分类：1、选择模式：这将取决于数据的表示和应用。过于复杂的模型往往会导致问题的学习。

2、学习算法：在学习算法之间有无数的权衡。几乎所有的算法为了一个特定的数据集训练将会很好地与正确的超参数合作。然而，选择和调整的算法上看不见的数据训练需要显著量的实验。

3、稳健性：如果该模型中，成本函数和学习算法，适当地选择所得到的神经网络可以是非常健壮的。有了正确的实施，人工神经网络，可以自然地应用于在线学习和大型数据集的应用程序。

其简单的实现和表现在结构上主要依赖本地的存在，使得在硬件快速，并行实现。参考资料来源：百度百科-神经网络。