1樓:匿名使用者
樓主你好,t是理想輸出,而q是訓練後的實際輸出
主要看你的學習函式、訓練目標、收斂速度有關,誤差還是有的,那要看你的收斂的目標了
希望對你有幫助!
2樓:匿名使用者
不一定的。一般都有誤差的。
自己用matlab實現的bp神經網路演算法,無法得到預期的效果,主要是誤差太大
3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為慣性係數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.
4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
5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
matlab裡面有沒有bp神經網路
6樓:佪悥
有,有現成的工具箱
具體可以參考這個例子
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...
bp神經網路Matlab實現總是達不到精度，請問應該要怎麼
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...
請幫忙解釋下matlab做bp神經網路regression的圖代表啥意思
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