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bp神经网络结果分析

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BP神经-2/BP神经-2/的梳理被称为“一次深度学习之旅的开始”，也就是神经 。BP神经网络神经网络可以很好地解决不同的机器学习问题，神经 网络开发部分背景如下神经 网络准确率不会特别高，更何况是简单的模型 ， 到什么程度应该根据数据本身来决定 ， 要提高准确率，可以先分析分析33个输入对结果的影响 ， 手动设置权重 。下一个笨办法就是写一个for语句 ， 不断改变模型中的隐藏层数和节点数，让他把各种结构训练几百遍，然后模拟n个数据得出正确率 。

1、用BP 神经 网络做数据拟合回归,每次运行结果都不一致,望高人指点,谢了...神经网络就是这样一个特点 。因为网络的每次初始化都是随机的(每个初始权值都是随机分配的) ， 而且训练结束时的误差并不完全相同，也因此导致训练后的权值和阀门也不完全相同(大致相同)，所以每次训练后的结果略有不同 。但是如果你把训练好的网保存下来，这时候再进行模拟，每次的预测结果应该都是一样的 。兄弟 ， 你这个目标要求太高了 。你需要1e12！1e5，1e6都可以 。

2、matlabBP 神经 网络performance图这五条线的详细解释图上的三条彩色实线就不用说了 ， 分别是:各代BP训练过程中MSE指标的表现 ， 各代BP交叉验证过程中MSE指标的表现，各代BP测试过程中MSE指标的表现 。特别是你要注意那条测试红线，那是你BP计算/训练的结果 。最佳虚线表示BP 网络训练到第八代时训练结果最佳 。目标虚线是网络训练停止目标(一)当你编程或者直接使用MATLAB的ANN工具箱训练这个BP的时候 。

3、急急急!关于4*9*1的BP 神经 网络怎么得出输出结果?我给你介绍一个方法:用9 BP 网络，每个BP 网络对应一个分类器来判断一类问题 。BP 网络 Structure:每个BP 网络在输入层有4个节点 ， 在隐藏层有n个节点(具体数目自己决定)，在输出层有1个节点 。首先，制作一个D类分类器BP 网络 。当输入样本为D类样本时，BP 网络的目标输出为1，否则为0 。用户用25组数据训练BP 网络1后，可以作为D类样本分类器 。
【bp神经网络结果分析】

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