BP神经网络输入层和训练次数怎样选择 输入层就是你的输入向量的维度；训练次数一般试试几次就知道了，可以先选择1000次，看最终的训练到没到目标误差。然后视情况多少进行训练次数的增减。。
BP神经网络怎么设置输入层节点数 matlab的？请问在这段代码中“net=newff(minmax(XX)，[20，25，1]，{'purelin'，'tansig'，'purelin'}，'。20和25代表的是两个隐含层，而输入层的节点怎么设置呢？我的输入节点是10
RBF神经网络和BP神经网络有什么区别？
bp神经网络对输入数据和输出数据有什么要求 p神经网络2113的输入数据越多越好，输出数据需要反映网络5261的联想记忆和预测能4102力。BP网络能学习和存贮大量的输1653入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。BP网络具有高度非线性和较强的泛化能力，但也存在收敛速度慢、迭代步数多、易于陷入局部极小和全局搜索能力差等缺点。扩展资料：BP算法主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。1、初始化，随机给定各连接权及阀值。2、由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出3、计算新的连接权及阀值，计算公式如下：4、选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。参考资料来源：-BP神经网络
在三层bp神经网络中，如果知道输入层的值和各个神经元的权值，怎么求输出层的值？
BP神经网络要拟合一个函数但是X1，X2的取值范围是一样的应该怎么区分？ 既然有两个自变量，就有两个输入节点，将两个自变量组成输入向量，再归一化。P(1，：)=-10：0.1：10；P(2，：)=P(1，：)；[pn，ps]=mapminmax(P，[0，1])；将x1和x2都归一化最后将结果再反归一化即可。BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
