1樓:匿名使用者
能否描述地詳bai細一些,inf指出現du了無窮大,zhi你可能需要檢查程式錯dao誤。回
matlab中bp神經網路的建立
答函式newff函式的格式為:***=newff(pr,[s1 s2 ...sn],,btf,blf,pf),函式newff建立一個可訓練的前饋網路。輸入引數說明:
pr:rx2的矩陣以定義r個輸入向量的最小值和最大值;
si:第i層神經元個數;
tfi:第i層的傳遞函式,預設函式為tansig函式;
btf:訓練函式,預設函式為trainlm函式;
blf:權值/閥值學習函式,預設函式為learngdm函式;
pf:效能函式,預設函式為mse函式。
2樓:匿名使用者
bp做什麼 控制?建模?另外網路是自己編寫還是工具箱
在做bp神經網路的matlab**時,出現了下面三幅圖,誰能給我解釋一下這三個圖的作用?多謝啦 5
3樓:我行我素
沒看到你的三幅圖,請補充下。
4樓:不說無所謂謂謂
啟用函式??sigmoid??
5樓:晚風菰葉冷酸靈
圖呢?????????????
6樓:匿名使用者
樓主你好,**呢?!
matlab bp神經網路 performance 圖這五條線的詳細解釋 30
7樓:59分粑粑
圖上的三個彩色實線分別是:每一代bp訓練過程的mse指標的效能,每一代bp交叉驗證過程的mse指標的效能以及bp測試的mse指標在每一代中執行的過程。 特別是,應該注意內部的test紅線,這是bp計算/訓練結果。
best虛線表示當bp網路被訓練到第八代時,bp訓練結果是最佳的。goal虛線是在程式設計或直接使用matlab的ann工具箱訓練此bp時設定的網路容量訓練停止目標(一個)。
8樓:匿名使用者
橫縱座標不用說了,圖上三條有顏色的實線分別是:bp訓練過程的mse指標在每一代中的表現,bp交叉驗證過程的mse指標在每一代中的表現,bp測試過程的mse指標在每一代中的表現。尤其你要注意那條test紅線,那是你的bp計算/訓練結果。
best虛線說明bp網路訓練到第八代的時候bp訓練結果最理想。
goal虛線是你程式設計或者直接用的matlab的ann工具箱去訓練這個bp時,設定的網路訓練停止目標(之一)。
執行matlab bp神經網路後,得到了誤差曲線(mse),圖例裡有四個量,其中,validation代表啥意思啊?
9樓:墨汁諾
代表檢驗這個網路的訓練結果。
mse表示均方差,當然越小越好。但是這與你訓練樣本的多少,訓練次數都有很大關係。
這個其實沒有統一的標準,任何人都知道0偏差當然是最好。但是根絕神經網路本身致命的缺陷,由於它是迭代收斂逼近解析式,所以不可能達到0誤差。
這隻有根據使用者的工程技術要求來加以判斷,這個誤差指標肯定應該在小於工程誤差範圍內啊。但是對於科研研究,也只能具體情況具體分析。定量一說沒有具體絕對一說的。
10樓:匿名使用者
是校驗的意思吧!在訓練樣本中一部分用來進行訓練,一部分用來校驗!然後用別的樣本來進行測試test!
11樓:湖東元夏
代表檢驗你這個網路的訓練結果
12樓:我倆一起加油
和樓主遇到了同樣的問題,這四條線都應該如何解釋?
如何選擇神經網路的超引數,BP神經網路模型各個引數的選取問題
1 神經網路演算法隱含層的選取 1.1 構造法 首先運用三種確定隱含層層數的方法專得到三個隱含層層數,找到屬最小值和最大值,然後從最小值開始逐個驗證模型 誤差,直到達到最大值。最後選取模型誤差最小的那個隱含層層數。該方法適用於雙隱含層網路。1.2 刪除法 單隱含層網路非線性對映能力較弱,相同問題,為...
人工神經網路bp結果圖怎麼分析,BP神經網路matlab得出的結果分析,新手不知道怎麼看,請各位大神幫幫忙
最好是與你實際值做一個誤差圖。分析誤差大小也就是你網路的好壞 bp神經網路matlab得出的結果分析,新手不知道怎麼看,請各位大神幫幫忙 建議你把資料匯出,去計算 值和真實值之間的各類誤差。matlab bp神經網路 performance 圖這五條線的詳細解釋 30 圖上的三個彩色實線分別是 每一...
matlab訓練神經網路，performance圖中的bes
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 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 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 ...