bp神经元网络软件 BP神经网络神经元个数求助

你用的是newff函数的新版用法，不需要手动设置输入、输出神经元数目，只需要设置隐层神经元即可。从你的HideLayerNode=[17 7];可以看出，你这是双隐层网络，第一个隐层是17个神经元，第二层隐是7神经元。

net = newff(P,T,[S1 S2...S(N-l)],{TF1 TF2...TFNl}, BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)

Size of ith layer, for N-1 layers, default = [ ].

(Output layer size SN is determined from T.)

输出层神经元数量由样本维数决定。

rbf神经网络和bp神经网络有什么区别

bp神经网络学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。

想用BP神经网络做一个分类预测，但是新手不会用，求指点

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什么是BP神经网络？

BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：

1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。

2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。

3、计算网络实际输出与期望输出的误差。

4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。

5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。

还是那个问题 ~ BP神经网络里训练函数

神经网络不同的网络有这不同的训练函数，BP神经网络有两种训练函数，trainbp（），利用BP算法训练前向神经网络。trainbpx（），利用快速BP算法训练前向神经网络，即采用了动量或自适应学习，可减少训练时间，tansig函数是神经元的传递函数，与训练函数无关，在trainbp（）函数中含有要训练神经元的函数。

BP神经网络工具箱，点击perfoemance之后，会出来一个误差图，请问那个data1和data2分别默认代表什么？？

首先,求出实际输出和期望输出之差,然后再求这个差的均方值,

输出层各单元的一般化误差定义为这个均方值对输出层输入的负偏导数.

不知道我这样的表述是否清楚?

本想给你看一下具体的公式,但是这里好像不支持公式编辑器里面的内容.

利用人工神经网络建立模型的步骤

人工神经网络有很多种，我只会最常用的BP神经网络。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。

简单点说，人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。

在学习的过程中，它根据正确结果不停地校正自己的网络结构，最后达到一个满意的精度。这时，它才开始真正的工作阶段。

学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件。利用该软件，你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型。

如果你想自己编程实现人工神经网络，那就需要找一本有关的书籍，专门看神经网络学习算法的那部分内容。因为“学习算法”是人工神经网络的核心。最常用的BP人工神经网络，使用的就是BP学习算法。

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