1樓：匿名使用者
可以把網路的輸bai出誤差（du或者熵）理解成zhi一個隱函式，一個關於權值的dao隱函式error = f(w1, w2, ... , wn)要求內函式f的最小值，通常使用容梯度下降法，那麼就要求梯度，也就是f對每個wi的偏導
梯度下降法為什麼是對theta求偏導
2樓：憶想著你的愛
梯度下降法是一個最優化演算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。
梯度下降法可以用於求解非線性方程組。
顧名思義，梯度下降法的計算過程就是沿梯度下降的方向求解極小值（也可以沿梯度上升方向求解極大值）。
表示梯度方向上的搜尋步長。梯度方向我們可以通過對函式求導得到，步長的確定比較麻煩，太大了的話可能會發散，太小收斂速度又太慢。一般確定步長的方法是由線性搜尋演算法來確定，即把下一個點的座標看做是ak+1的函式，然後求滿足f(ak+1)的最小值即可。
因為一般情況下，梯度向量為0的話說明是到了一個極值點，此時梯度的幅值也為0.而採用梯度下降演算法進行最優化求解時，演算法迭代的終止條件是梯度向量的幅值接近0即可，可以設定個非常小的常數閾值。
matlab bp神經網路中，最後算出的mse值應該為多少？
3樓：遠巨集
表示對網路訓練結果bai的測試。
dumse的意思是均方誤差，zhi當然越小越好。但這dao和你有多少訓
回練樣本，有多少訓練課程
答有很大關係。
這個沒有標準，每個人都知道零偏差是最好的。但是，神經網路本身的致命缺陷被消除了，因為它是對解析表示式的迭代收斂逼近，所以不可能達到零誤差。
這樣只能根據使用者的工程技術要求來判斷，誤差指標應該小於工程誤差範圍啊。但對於科學研究來說，只能具體分析。量化沒有明確或絕對的意義。
4樓：
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。
你試試看徑向基神經網路和高斯型網路能不能更好的減低訓練誤差，神經網路就是一個不斷除錯的學習過程。
5樓：匿名使用者
不同問題mse差很大的 而且哥哥你注意了，你用的是mse，和資料本身的數量級相關性很大
Matlab有關bp神經網路訓練完成之後，下一步該怎樣測試
a sim net,x 說實話我也菜鳥級別，你看一下最後這個函式能不能用 其中 a 自己隨便可以設的，其實就是個代表返回值 net 換成你訓練好的函式，x 換成你的輸入矩陣 matlab7.0做bp神經網路 精度怎麼看？應該是點performance那個來 按鈕，自顯示一個誤差下降曲線圖。事實上，不...
請幫忙解釋下matlab做bp神經網路regression的圖代表啥意思
bp神經網路的bp是反向傳播演算法。題主給的資訊是在有限，目測是在學習階段？可能是直接拷的 應該是神經網路的訓練圖。橫座標是訓練次數，縱座標是損失函式。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！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...
求matlab程式集,或神經網路程式
附件bai是最經典的30個神經du網路案例分析 幾乎涵蓋zhi當前所有主dao流神經網路,可版供參考。人工神權經網路 artificial neural work,即ann 是20世紀80 年代以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...