介绍神经网络训练算法的书

有些资料上说,遗传算法优化BP神经网络权阈值的适应度评价函数是：单次输出T这里的实际输出指神经网络计算值,理论输出表示期望输出值.这个平方和值应该

你这相当于软测量建模,你说的Targe是matlab神经网络工具箱中的吧?我也做了一个神经网络仿真,没有用那个工具箱,直接编的程,我的是二个输入四个输出,其实很简单,一看就懂,想要把qq邮箱给我,我发

你的P=[0.5,0.6,0.2,0.8.0.6;这一段中0.8后面应当是逗号而不是点号,这样matlab是认不出来的.也就是P=[0.5,0.6,0.2,0.8,0.6;

我现在也是学习神经网络仿真的,我想你推荐一下找一本中文版的“MATLAB神经网络应用设计”这本书很全面

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有一个隐层,就相当于三层了.所以肯定是两组阈值.第一层-》隐层-》结果

%运用比例共轭梯度动量算法来训练BP网络clearall;pause(1);P=[0.14520.14660.13140.22430.35230.46420.50150.69810.78210.834

神经元是一个多输入单输出的非线性单元,输入之和需要超过一定数值时,输出才会有反应,这个数值一般称为阈值再问：上面3个公式是神经网络法的计算公式。其中，公式1-1中的a和公式1-3中的b叫做阈值，但a，

你的程序训练完毕后根本就没达到目标误差,就是说训练效果不好,不能进行预测,只有训练结果好了才能预测仿真,你再改一下隐含层神经元数或者训练和传递函数试试吧~另外输入层的值可以归一化也可以不归一化,归一化

traingdx有动量和自适应lr的梯度下降法trainlmLevenberg-Marquardt方法traind梯度下降法

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这个很难通俗易懂,毕竟N多数学公式.找本书,详细了解下比较好.最好是能有详细的数学推导过程的,可以加深理解.

数学工具,实现两组数据的映射（类似函数的映射,不同的是它强大地实现了两组任意阶矩阵之间的映射关系）最经典的算法是：BP算法.其思想是利用误差作为修正映射精确度的指导,最终实现符合要求的映射.

楼主,首先,我不是高手其次,你的T中间的00最好分开写,还有threshold中的01（如果是要分开的话）再次,newff中的,我改成了这样net=newff(threshold,[5,5],{‘ta

建议你参考一下雷英杰《MATLAB遗传算法工具箱与应用》这本书,上面介绍的很明白.

训练时候有个面板,上边直接就有按钮显示各种图,网络结构,迭代收敛之类的回答补充：那只能用命令了,不同的网络命令好像还不一样

1、引入动量项2、变尺度法3、变步长法具体怎么做,网上都有相关资料,公式比较难打,只能写到这个份

BP%%清空环境变量clcclear%%训练数据预测数据提取及归一化%下载四类语音信号loaddata1c1loaddata2c2loaddata3c3loaddata4c4%四个特征信号矩阵合成一个

这四个都属于人工智能算法的范畴.其中BP算法、BP神经网络和神经网络属于神经网络这个大类.遗传算法为进化算法这个大类.神经网络模拟人类大脑神经计算过程,可以实现高度非线性的预测和计算,主要用于非线性拟

蚁群算法的实质是遗传算法,为了避免陷入局部最优解,我使用的办法是基因多样化算法,初始化基因组时,多取几组随机值,然后对这n组数据同时进化优化,并行计算.这样可以大大减低陷入局部最优解的风险