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Bp神经网络 mAtlAB

是校验的意思吧!在训练样本中一部分用来进行训练,一部分用来校验!然后用别的样本来进行测试test!

你用的是matlab的神经网络工具箱吧。那是因为权值和阈值每次都是随机初始化的,所以结果就会不一样, 你可以把随机种子固定,即在代码前面加上setdemorandstream(pi); 这样每次训练出来的结果都是一样的了。 看来楼主是刚开始学习神经网络的,推...

newff 创建前向BP网络格式: net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) 其中:PR —— R维输入元素的R×2阶最大最小值矩阵; Si —— 第i层神经元的个数,共N1层; TFi——第i层的转移函数,默认‘tansig’; BTF—— BP网络的训练函数,...

当你用newff的时候,里面有一个参数可以控制层数,比如说: P = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]; T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4]; net = newff(P,T,5); %这样表示有1个隐藏层,里面那个5表示神经元的个数 net = newff(P,T,[5,10]); %这样表示有2个隐藏...

给你一个我的程序,如果自己做不了可以联系我:1526208341 动量梯度下降算法训练 BP 网络 训练样本定义如下: 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络...

clear; clc; shuru=[1305554.51 662938.89 877648.23 955254.91 1182286.47 605157.99 769639.28 1000855.67 1567936.19 712892.06 995621.47 1210817.23 1824825.89 805095.78 1357303.95 1913573.98 2221913.29 988940.37 1520540.25; -535933...

额。。。 一种启发式的改进就是,为学习速率选用自适应值,它依赖于连续迭代步骤中的误差函数值。 自适应调整学习速率的梯度下降算法,在训练的过程中,力图使算法稳定,同时又使学习的步长尽量地大,学习速率则是根据局部误差曲面作出相应的调整。...

不要用截图,不能直接利用,要方便别人利用来写程序、调试。可直接帖数据或发文件,否则,要别人一个一个再输入数据,可能要花时间。请补充下。

楼主你好,图片呢?!

mse表示均方差,当然越小越好。但是这与你训练样本的多少,训练次数都有很大关系。 你试试看径向基神经网络和高斯型网络能不能更好的减低训练误差,神经网络就是一个不断调试的学习过程。

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