选择Next 选择合适个数的神经元,一般5-10个,得根据实际情况进行选择 选择Next 算法一般选择第一个,点击train开始训练 选择Next 在下一个图中,只有performance和regression对我们有价值 点击performance,可以看到下图: 该图横坐标代表迭代次数,纵坐标代表均方误差,标题上的...
选择Next 在下一个图中,只有performance和regression对我们有价值 打开网易新闻 查看精彩图片 点击performance,可以看到下图: 打开网易新闻 查看精彩图片 该图横坐标代表迭代次数,纵坐标代表均方误差,标题上的0.18123代表BP训练的误差,相关系数为0.98373,即下图中的All对应的相关系数。绿色圆圈代表最好的拟合优度时所对应的...
BP(BackPropagation)神经网络是由Rumelhart和McCelland领导的一组科学家于年提出的。BP(BackPropagation)是由反向传播误差反向传播算法训练的多层前馈网络,是使用最广泛的神经网络模型之一。 BP网络可以学习并存储大量的输入-输出模式映射关系,而无需事先揭示描述这些映射关系的数学方程式。BP网络的学习规则是使用最速下降...
Performance:误差图示; Training State:训练状况图示; Regression:回归曲线图示; Plot Interval:绘图刻度。 2.4.2 隐含层节点数 对复杂问题来说,网络预测误差随节点数增加一般呈现先减少后增加的趋势。 2.4.3 训练数据对预测精度的影响 缺乏训练数据可能使BP神经网络得不到充分训练,预测值和期望值之间误差较大。 2.4...
BP 神经网络的具体描述 BP神经网络的拓扑结构 上面这张图是BP神经网络的拓扑结构。简而言之就是分为三个“层”。输入层、隐藏层和输出层(一般情况下隐藏层会有若干层,这里只画了一个隐藏层)。每个层都包含若干个神经元(图中圆形)。上一层的输出作为下一层输入(数据的联系如图中连线所示) ...
精度是自己设定的，是那个水平的直线，这里的神经网络没有best曲线，就是个goal和training两条的。是训练过程中的误差曲线，表示经过X次训练，感知器输出达到目标值，也就是感知器的输出已经和目标向量一致了。每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标shu的性能以及BP测试的MSE...
图上的三个彩色实线分别是：每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程。 特别是，应该注意内部的TEST红线，这是BP计算/训练结果。BEST虚线表示当BP网络被训练到第八代时，BP训练结果是最佳的。GOAL虚线是在编程或直接使用MATLAB的...
上次讨论了基于Hopfield神经网络的数字识别,BP(Back Propagation)神经网络也可以进行相关的数字识别如手写数字识别等,由于BP神经网络的特性,该网络需要一定的样本进行对网络进行训练、测试以及校验。本次不再赘述数字识别,而是将目光集中于基于BP神经网络的数据拟合。
1、点击工具条上的“APP”,在其中找到Netrual Net Fitting 这个应用程序并打开,来创建拟合BP神经网络。(此处在机器学习分类里的其他的工具箱也可创建不同的模型,例如深度学习、SOM神经网络等等) 2、打开后可看到简介,点击右下方next 3、导入用于训练的输入数据和输出数据(本文数据直接使用matlab自带的案例数据,近期在...
MATLAB神经网络训练结果各参数解释 最上面的图形显示的是神经网络的结构图,可知有一个隐层一个输出层 第二部分显示的是训练算法,这里为学习率自适应的梯度下降BP算法;误差指标为MSE 第三部分显示训练进度: Epoch:训练次数;在其右边显示的是最大的训练次数,可以设定,上面例子中设为300;而进度条中显示的是实际训练...