BP神经网络简单应用实例,BP神经网络训练函数

bp神经网络训练样本增加很多，但是隐含层节点数还是不变会不会欠拟合，或者过拟合？求大神告知！

。

学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在n>>a情况下，网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大。

而且，a大了的话训练时间必然会变长。 换一种说法，将你的数据集看成一个固定值，那么样本集与测试集也可以按照某种规格确定下来如7：3所以如何看待样本集的多少与训练结果呢？

或者说怎么使你的网络更加稳定，更加符合你的所需。

我尝试从之前的一个例子中看下区别如何用70行Java代码实现深度神经网络算法作者其实是实现了一个BP神经网络，不多说，看最后的例子一个运用神经网络的例子 最后我们找个简单例子来看看神经网络神奇的效果。

为了方便观察数据分布，我们选用一个二维坐标的数据，下面共有4个数据，方块代表数据的类型为1，三角代表数据的类型为0，可以看到属于方块类型的数据有（1，2）和（2，1），属于三角类型的数据有（1，1），（2，2），现在问题是需要在平面上将4个数据分成1和0两类，并以此来预测新的数据的类型。

图片描述我们可以运用逻辑回归算法来解决上面的分类问题，但是逻辑回归得到一个线性的直线做为分界线，可以看到上面的红线无论怎么摆放，总是有一个样本被错误地划分到不同类型中，所以对于上面的数据，仅仅一条直线不能很正确地划分他们的分类，如果我们运用神经网络算法，可以得到下图的分类效果，相当于多条直线求并集来划分空间，这样准确性更高。

图片描述简单粗暴，用作者的代码运行后训练5000次。

根据训练结果来预测一条新数据的分类（3,1）预测值（3,1）的结果跟（1,2）（2,1）属于一类属于正方形这时如果我们去掉2个样本，则样本输入变成如下//设置样本数据，对应上面的4个二维坐标数据double[][]data=newdouble[][]{{1,2},{2,2}};//设置目标数据，对应4个坐标数据的分类double[][]target=newdouble[][]{{1,0},{0,1}};123。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

Matlab BP神经网络 训练样本问题 5

常见的神经网络结构。

A=xlsread('excel文件名'，'sheet名');其中若未给出'sheet名'，就默认是'sheet1'注意要将excel文件放在当前目录下或指出具体路径函数将数据存放在矩阵A中（但不会把文本格式的字也放在A中，例如每一列有一列名，函数不会把列名也读到A中，如果想读取列名，可指定另外的输出变量，具体见matlab的帮助）。

BP神经网络的泛化能力如何提高？

bp神经网络，如果学习样本数据过多，会不会变成统计学预测？

1.如何用MATLAB神经网络工具箱创建BP神经网络模型？具体有哪些步骤？请高手举实例详细解释下？ 2.如何把输

%人脸识别模型，脸部模型自己找吧。

functionmytest()clc;images=[];M_train=3;%表示人脸N_train=5;%表示方向sample=[];pixel_value=[];sample_number=0;forj=1:N_trainfori=1:M_trainstr=strcat('Images\',num2str(i),'_',num2str(j),'.bmp');%读取图像，连接字符串形成图像的文件名。

img=imread(str);[rowscols]=size(img);%获得图像的行和列值。

img_edge=edge(img,'Sobel');%由于在分割图片中我们可以看到这个人脸的眼睛部分也就是位于分割后的第二行中，位置变化比较大，而且眼睛边缘检测效果很好sub_rows=floor(rows/6);%最接近的最小整数,分成6行sub_cols=floor(cols/8);%最接近的最小整数，分成8列sample_num=M_train*N_train;%前5个是第一幅人脸的5个角度sample_number=sample_number+1;forsubblock_i=1:8%因为这还在i，j的循环中，所以不可以用iblock_num=subblock_i;pixel_value(sample_number,block_num)=0;forii=sub_rows:(2*sub_rows)forjj=(subblock_i-1)*sub_cols+1:subblock_i*sub_colspixel_value(sample_number,block_num)=pixel_value(sample_number,block_num)+img_edge(ii,jj);endendendendend%将特征值转换为小于1的值max_pixel_value=max(pixel_value);max_pixel_value_1=max(max_pixel_value);fori=1:3mid_value=10^i;if(((max_pixel_value_1/mid_value)>1)&&((max_pixel_value_1/mid_value)。

matlab工具箱实现BP神经网络，我想在一定样本条件下，一部分样本训练网络，另一部分样本验证网络，求指点

你需要的功能比较简单，可以考虑直接使用MATLAB提供的神经网络图形用户界面（NeuralNetworkGraphicUserInterface）的功能。

在Matlab命令窗口敲nntool命令调出来，打开Network/Data管理器窗口，再点击New，按步骤操作即可。在里面可以设置哪些是训练数据样本，哪些是验证网络泛化能力的样本。