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Bp神经网络

Back Propagation BP (Back Propagation)神经网络,即误差反传误差反向传播算法的学习过程,由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息,并传递给中间层各神经元;中间层是内部信息处理层,负责...

样本数据越多越准确不错,然而数据越多,网络越复杂,需要训练的次数越来越多,所以收敛的越来越慢,所以可能训练500次都达不到精度,你可以适当增大学习率,会变快一些。

用样本去训练一个BP网络,然后用新的样本作为输入,再通过这个已经训练好的BP网络,得到的数据就是仿真的结果,这就是BP网络仿真。我们训练一个BP网络就好像是在训练一个神经系统,然后用这个已经具备分析能力的神经系统去分析事情,这就是为什...

神经网络本身的优化过程,实际上是对一组更加有效的层节点值进行选择。这个问题的回答,于是可以用两个很极端的例子来思考。一种情况是,只有一个节点。那么这个方程就变成了一个非常简单的线性方程y=ax+b的形式。其中a和b就是权值和偏置。在这...

你用的是newff函数的新版用法,不需要手动设置输入、输出神经元数目,只需要设置隐层神经元即可。从你的HideLayerNode=[17 7];可以看出,你这是双隐层网络,第一个隐层是17个神经元,第二层隐是7神经元。 net = newff(P,T,[S1 S2...S(N-l)],{TF1...

1、神经网络算法隐含层的选取1.1 构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数,找到最小值和最大值,然后从最小值开始逐个验证模型预测误差,直到达到最大值。最后选取模型误差最小的那个隐含层层数。该方法适用于双隐含层网络。...

神经网络的样本若输入网络,默认情况下会将样本随即分为3类:训练样本,确认样本和测试样本。确认检查值默认是6,它的意思是指随着网络利用训练样本进行训练的过程中,确认样本的误差曲线连续6次迭代不在下降。这时训练终止(这只是训练终止条件...

前馈神经网络就是一层的节点只有前面一层作为输入,并输出到后面一层,自身之间、与其它层之间都没有联系,由于数据是一层层向前传播的,因此称为前馈网络。 BP网络是最常见的一种前馈网络,BP体现在运作机制上,数据输入后,一层层向前传播,然...

1.RBF 的泛化能力在多个方面都优于BP 网络, 但是在解决具有相同精度要求的问题时, BP网络的结构要比RBF 网络简单。 2. RBF 网络的逼近精度要明显高于BP 网络,它几乎能实现完全逼近, 而且设计起来极其方便, 网络可以自动增加神经元直到满足精度要...

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...

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