1樓：匿名使用者
更改引數
抄，如修改學習率、更換訓練函式如trainlm等。
更改結構：增加隱層節點數、甚至增加隱層數，可以做成雙隱層。
bp（back propagation）神經網路是86年由rumelhart和mccelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。bp網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式對映關係，而無需事前揭示描述這種對映關係的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。
bp神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。
2樓：匿名使用者
請問你的問題解決了嗎，想請教您
3樓：匿名使用者
這個沒bai看到具體程式 不知道問題
du在哪 我目前使用新zhi版本神dao經網路的建立格式也碰回到了這個問題 我用舊版本答的神經網路的建立方式可以達到精度 但系統會給出警告
舊的：net=newff([0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1],[ln_2,ln_3],,'traingdx');
bp神經網路每次訓練結果不一樣，怎樣編寫matlab程式才能讓網路穩定。各位大神幫幫忙。
4樓：密密麻麻老味
你用的是matlab的神經網路工具箱吧。那是因為權值和閾值每次都是隨機內初始化的，
matlab訓練神經網路，performance圖中的best曲線意思是什麼？表示達到最小精度了麼？
5樓：匿名使用者
你的精度是自己設定的，是那個水平的直線，我這裡的神經網路沒有best曲線啊！就是個goal和training兩條的
6樓：遇女d心驚
是訓練過程中的誤差曲線，表示經過x次訓練，感知器輸出達到目標值，也就是感知器的輸出已經和目標向量一致了
7樓：漫雪
goal和best是同一條線，我是這樣理解的。使用的線型是一樣的
matlab中bp神經網路的工具箱怎麼用，不要matlab程式，就工具箱怎麼實現問題的解決？
8樓：侯秀松
matlab中神經網路的工具箱：輸入nntool，就會彈出乙個對話方塊，然後你就可以根據彈出框的指示來操作。
9樓：匿名使用者
使用matlab2010b以後的版本會有完整的神經網路工具箱，使用nnstart可以調出toolbox，然後選擇需要的功能，匯入資料，選擇訓練引數和每層神經元個數，最後訓練會輸出網路與結果
BP神經網路能不能有輸入,輸出,BP神經網路能不能有乙個輸入,4個輸出
可以是可以,但沒有意義啊。神經網路解決的是大量非線性相關聯輸入的問題,乙個輸入沒有什麼意思,權值閾值沒什麼好調整地。當然可以,n個輸入,m個輸出 應該可以,畢竟理論就是那樣的。為什麼神經網路識別數字用10個輸出而不是4個 單個網路就能識別所有數字,不是每個數字訓練 乙個網路,而是所有數字的訓練樣本來...
請幫忙解釋下matlab做bp神經網路regression的圖代表啥意思
請參看 請幫忙解釋下matlab做bp神經網路regression的四個圖代表啥意思 請幫忙解釋下matlab做bp神經網路regression的四個圖代表啥意思 請幫忙解釋下matlab做bp神經網路regression的四個圖代表啥意思 表示網路訓練 時，用了簡單的回歸分析，一部分資料用來訓練的...
BP神經網路和感知器有什麼區別，BP神經網路和感知器有什麼區別？
今天專門抄研究了一些這個問題，來試著回答一下在wiki中並沒有bp神經網路這乙個詞條，而對反向傳播則有如下定義 反向傳播是 誤差反向傳播 的簡稱，是一種與最優化方法 如梯度下降法 結合使用的，用來訓練人工神經網路的常見方法 所以bp神經網路指的是在神經網路中採用反向傳播法來進行訓練的神經網路。而ml...