1樓:匿名使用者
這是***變數的屬性展bai示,相當du於對***的解釋,zhi不是報錯資訊,不用管它。
人工神經dao
網路(artificial neural ***work,即版ann ),是20世紀80 年代以權來人工智慧領域興起的研究熱點。它從資訊處理角度對人腦神經元網路進行抽象, 建立某種簡單模型,按不同的連線方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網路或類神經網路。
神經網路是一種運算模型,由大量的節點(或稱神經元)之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函式,稱為激勵函式(activation function)。每兩個節點間的連線都代表一個對於通過該連線訊號的加權值,稱之為權重,這相當於人工神經網路的記憶。
網路的輸出則依網路的連線方式,權重值和激勵函式的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函式的逼近,也可能是對一種邏輯策略的表達。
執行matlab bp神經網路後,得到了誤差曲線(mse),圖例裡有四個量,其中,validation代表啥意思啊?
2樓:墨汁諾
代表檢驗這個網路的訓練結果。
mse表示均方差,當然越小越好。但是這與你訓練樣本的多少,訓練次數都有很大關係。
這個其實沒有統一的標準,任何人都知道0偏差當然是最好。但是根絕神經網路本身致命的缺陷,由於它是迭代收斂逼近解析式,所以不可能達到0誤差。
這隻有根據使用者的工程技術要求來加以判斷,這個誤差指標肯定應該在小於工程誤差範圍內啊。但是對於科研研究,也只能具體情況具體分析。定量一說沒有具體絕對一說的。
3樓:匿名使用者
是校驗的意思吧!在訓練樣本中一部分用來進行訓練,一部分用來校驗!然後用別的樣本來進行測試test!
4樓:湖東元夏
代表檢驗你這個網路的訓練結果
5樓:我倆一起加油
和樓主遇到了同樣的問題,這四條線都應該如何解釋?
急急急!!幫忙解釋一下我的神經網路訓練結果圖的含義!越詳細越好!
6樓:匿名使用者
我最近也要學習神經網路 跟樓主**** 樓主用9輸入1輸出兩個隱層 迭代次數10000次 用時1分鐘 progess左方是目標值(不太確定) 右方是訓練精度目標 迭代10000次後有效性檢驗為6次無錯誤 梯度接近目標精度 最終的均方差也接近目標值 樓主的神經網路訓練應該是成功的 接下來可以直接做**了 (增加迭代次數應該可以增加精度,不過只要差不多就可以了)
matlab 中神經網路結果出4小**析?r?
7樓:mcr董事長
神經網路有一個缺點就是過擬合(就是對訓練資料過分擬合,所以偏離了其他未參加訓練的資料)。
為防止過擬合,matlab採用的方法是把資料劃分成三分,training(訓練),validation(驗證),test(測試)。只有training資料參加訓練,其他兩部分資料不參加訓練,用於檢驗。訓練進行時,目標和訓練(test)資料目標之間的誤差會越來越小(因為網路就是根據這些資料訓練的),剛開始時validation和validation目標之間的誤差也會變小,可隨著訓練的增加,test的誤差繼續變小,validation的誤差反而會有所上升。
當validation的誤差連續上升6次時(預設設定)訓練就停止了(因為這時有過擬合的傾向)。
上圖橫座標為你的目標值,縱座標為你的網路的輸出,這圖就是做了個迴歸,完美時四幅都曲線應該在對角線上。你的圖有兩個問題,
1. validation的資料擬合的不太好,可能網路存在過擬合,最好重新訓練
2. 資料量太少,validation和test都只有兩個點,所以這兩幅圖基本說明不了問題。
8樓:匿名使用者
您好,這個圖是不是代表結果還可以???為什麼資料分散在兩端??
matlab中bp神經網路訓練圖看不懂,萌新急求大神指點。
9樓:匿名使用者
問題就是測試集上表現不好,訓練集上(train)的最小均方誤差看上去收斂了,然鵝測試集上的(test)
10樓:匿名使用者
你這performance完全沒設定嗎,怎麼誤差是0呢
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你的問題是資料結構沒有行列標號，也沒有具體的關係對應表，怎麼能夠給你公式啊！如上圖，現舉例說明，上面的 中，h2單元格輸入公式 iferror index indirect if e2 圓形缺陷 l4 x16 if e2 條形缺陷 l20 x32 match f2,indirect if e2 圓形...
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高中英語作文還是大學，我可以試試。你好，你的英語作文是一篇邀請別人參加生日聚會的信，這裡面整體還可以建議 1.文章的銜接詞可以加一些 2.文章的句子漢化比較多，可以美化一下。長句子和短句子混著用，從句也可以轉換不同的句式 謝謝提問，望採納哦。大致是可以的，但是字也要寫好一些，寫清楚一些，不要寫的怎麼...