神经网络工具箱怎么看误差曲线

⑴ 这是一个神经网络模型训练次数误差曲线，请高手看一下有什么问题

没学过，最好去专业网站上看看

⑵ BP神经网络怎么补画训练误差曲线

你当时没有保存曲线，现在就没有了，不妨重新预测一遍。

在R2009的NN工具箱中，数据被自动分成training set、validation set 及test set 三部分，training set是训练样本数据，validation set是验证样本数据，test set是测试样本数据，这样这三个数据集是没有重叠的。在训练时，用training训练，每训练一次，系统自动会将validation set中的样本数据输入神经网络进行验证，在validation set输入后会得出一个误差（不是网络的训练误差，而是验证样本数据输入后得到的输出误差，可能是均方误差），而此前对validation set会设置一个步数，比如默认是6echo，则系统判断这个误差是否在连续6次检验后不下降，如果不下降或者甚至上升，说明training set训练的误差已经不再减小，没有更好的效果了，这时再训练就没必要了，就停止训练，不然可能陷入过学习。所以validation set有个设置步数，作用就在这里。在你的10组样本中，不可能全部作为训练样本的，还要有测试样本和验证样本。根据matlab版本的不同，具体怎么分配样本也不一样，像R2009应该是自动分配的。

⑶ Matlab中RBF神经网络训练怎样设置，才能像BP网络那样显示误差曲线问题

train前加上
net.trainParam.showWindow = true；

⑷ 用MATLAB中神经网络工具箱固有函数建立的BP网络，训练精度始终达不到，而且误差也大，该如何解决

除了楼上的方法，还可以修改下神经网络的初始权值，这方面的方法很多，可以改变下初始参数的取值范围，或者用遗传算法搜索下。另外，改变神经网络的训练函数是十分有效的，比如trainscg什么的，还有好几个记不得了，自己找找看！

⑸ 请问怎样显示Matlab神经网络中感知器的训练误差曲线

请问你知道如何解决这一问题的吗？

⑹ matlab中,我想改动MLP的误差函数,不知它是在神经网络工具箱中哪个文件中

mse,sse

⑺ 怎么使两次神经网络训练误差曲线在一个图上啊

利用plot及hold on函数绘制train函数返回tr参数中训练误差的内容

⑻ 运行MATLAB BP神经网络后，得到了误差曲线(mse)，图例里有四个量，其中，Validation代表啥意思啊

代表检验这个网络的训练结果。

mse表示均方差，当然越小越好。但是这与你训练样本的多少，训练次数都有很大关系。

这个其实没有统一的标准，任何人都知道0偏差当然是最好。但是根绝神经网络本身致命的缺陷，由于它是迭代收敛逼近解析式，所以不可能达到0误差。

这只有根据使用者的工程技术要求来加以判断，这个误差指标肯定应该在小于工程误差范围内啊。但是对于科研研究，也只能具体情况具体分析。定量一说没有具体绝对一说的。

(8)神经网络工具箱怎么看误差曲线扩展阅读：

BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每～层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各神经元的权值，使得误差信号最小。

⑼ 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.

⑽ 用matlab的神经网络工具箱（nntool命令打开的窗口化工具）做bp神经网络时怎么生成误差曲

训练结束后，训练窗口里有一个plot区域，点击performance按钮，就能弹出误差曲线下降图。内

BP（Back Propagation）神经网络是86年由容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)。