1樓：我回來了呼叫
lr=0.05; %lr為學習速率；baierr_goal=0.1; %err_goal為期du望誤差最小值
max_epoch=15000; %max_epoch為訓練的最大次數；
a=0.9; %a為慣性系數oi=0;
ok=0; %置隱zhi含層和輸出層各神dao經元輸出初值為回0
這些初始答引數是誰提供給你?
調整一下這些引數看看.
2樓：匿名使用者
檢查輸出結果 另外把每層程式單獨檢查 看輸出資料是否合理
3樓：匿名使用者
源**你能執行的話 可以考慮訓練的樣本資料的量的問題
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？
4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。
5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！
6樓：湖東元夏
代表檢驗你這個網路的訓練結果
7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？
bp神經網路 matlab實現總是達不到精度，請問應該要怎麼弄？
8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)。
9樓：匿名使用者
請問你的問題解決了嗎，想請教您
10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');
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random floor unifrnd 100,200,5,6 random 195 176 161 140 105 120123 145 179 193 135 119160 101 192 191 181 160148 182 173 141 100 127189 144 117 189 11...
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