神经网络工具箱均方误差怎么查看

Ⅰ 均方误差 matlab 神经网络

保证二者的训练次数以及初始权重要一致

Ⅱ 怎么用MATLAB计算均方误差啊

mse是检验神经网络算法的误差分析。

1、首先按照下方图片中的代码进行编辑均方误差函数mse代码。

2、编辑完上面图片中的代码之后，继续根据下方图片中的代码进行编辑。

3、编辑完成之后，运行改代码就可以得到想要的均方误差了。

MATLAB是MATrix LABoratory(矩阵实验室)的缩写，是由美国MathWorks公司于20世纪80年代初推出的一套以矩阵计算为基础的、适合多学科、多种工作平台的功能强劲的大型软件。

MATLAB将科学计算、数据可视化、系统仿真和交互式程序设计功能集成在非常便于使用的环境中，具有编程效率高、用户使用方便、扩充能力强、移植性好等特点。经过MathWorks公司的不断完善，目前MATLAB已经发展成为国际上最优秀的高性能科学与工程计算软件之一。

MATLAB和MATHEMATICA、MAPLE并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中。

为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

Ⅲ matlab神经网络工具箱训练出来的函数，怎么输出得到函数代码段

这样：

clear;

%输入数据矩阵

p1=zeros(1,1000);

p2=zeros(1,1000);

%填充数据

for i=1:1000

p1(i)=rand;

p2(i)=rand;

end

%输入层有两个，样本数为1000

p=[p1;p2];

%目标（输出）数据矩阵，待拟合的关系为简单的三角函数

t = cos(pi*p1)+sin(pi*p2);

%对训练集中的输入数据矩阵和目标数据矩阵进行归一化处理

[pn, inputStr] = mapminmax(p);

[tn, outputStr] = mapminmax(t);

%建立BP神经网络

net = newff(pn, tn, [200,10]);

%每10轮回显示一次结果

net.trainParam.show = 10;

%最大训练次数

net.trainParam.epochs = 5000;

%网络的学习速率

net.trainParam.lr = 0.05;

%训练网络所要达到的目标误差

net.trainParam.goal = 10^(-8);

%网络误差如果连续6次迭代都没变化，则matlab会默认终止训练。为了让程序继续运行，用以下命令取消这条设置

net.divideFcn = '';

%开始训练网络

net = train(net, pn, tn);

%训练完网络后要求网络的权值w和阈值b

%获取网络权值、阈值

netiw = net.iw;

netlw = net.lw;

netb = net.b;

w1 = net.iw{1,1}; %输入层到隐层1的权值

b1 = net.b{1} ; %输入层到隐层1的阈值

w2 = net.lw{2,1}; %隐层1到隐层2的权值

b2 = net.b{2} ; %隐层1到隐层2的阈值

w3 = net.lw{3,2}; %隐层2到输出层的权值

b3 = net.b{3} ;%隐层2到输出层的阈值

%在默认的训练函数下，拟合公式为，y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;

%用公式计算测试数据[x1;x2]的输出，输入要归一化，输出反归一化

in = mapminmax('apply',[x1;x2],inputStr);

y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;

y1=mapminmax('reverse',y,outputStr);

%用bp神经网络验证计算结果

out = sim(net,in);

out1=mapminmax('reverse',out,outputStr);

(3)神经网络工具箱均方误差怎么查看扩展阅读：

注意事项

一、训练函数

1、traingd

Name：Gradient descent backpropagation （梯度下降反向传播算法 ）

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent.

2、traingda

Name：Gradient descentwith adaptive learning rate backpropagation(自适应学习率的t梯度下降反向传播算法)

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent with adaptive learning rate.it will return a trained net (net) and the trianing record (tr).

3、traingdx (newelm函数默认的训练函数)

name:Gradient descent with momentum and adaptive learning rate backpropagation(带动量的梯度下降的自适应学习率的反向传播算法)

Description：triangdx is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent momentumand an adaptive learning rate.it will return a trained net (net) and the trianing record (tr).

4、trainlm

Name：Levenberg-Marquardtbackpropagation（L-M反向传播算法）

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according toLevenberg-Marquardt optimization.it will return a trained net (net) and the trianing record (tr).

注：更多的训练算法请用matlab的help命令查看。

二、学习函数

1、learngd

Name：Gradient descent weight and bias learning function（梯度下降的权值和阈值学习函数）

Description：learngd is the gradient descentweight and bias learning function, it willreturn theweight change dWand a new learning state.

2、learngdm

Name：Gradient descentwith momentumweight and bias learning function（带动量的梯度下降的权值和阈值学习函数）

Description：learngd is the gradient descentwith momentumweight and bias learning function, it willreturn the weight change dW and a new learning state.

注：更多的学习函数用matlab的help命令查看。

三、训练函数与学习函数的区别

函数的输出是权值和阈值的增量，训练函数的输出是训练好的网络和训练记录，在训练过程中训练函数不断调用学习函数修正权值和阈值，通过检测设定的训练步数或性能函数计算出的误差小于设定误差，来结束训练。

或者这么说：训练函数是全局调整权值和阈值，考虑的是整体误差的最小。学习函数是局部调整权值和阈值，考虑的是单个神经元误差的最小。

它的基本思想是学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。

正向传播时，输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段。

反向传播时，将输出以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据。

Ⅳ 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)。

Ⅳ Matlab神经网络工具箱问题~

这好像和你的输出有关。您输出的矩阵是什么？你可以把你的神经网络发上来看看。

Ⅵ 神经网络的均方根误差是怎么求的

sqrt（mse（X）），X是误差向量

Ⅶ MATLAB中的均方误差函数mse怎么用

mse是检验神经网络算法的误差分析。

1、首先按照下方图片中的代码进行编辑均方误差函数mse代码，

Ⅷ 请问MATLAB中神经网络预测结果应该怎么看求大神解答

从图中Neural
Network可以看出，你的网络结构是两个隐含层，2-3-1-1结构的网络，算法是traindm，显示出来的误差变化为均方误差值mse。经过482次迭代循环完成训练，耗时5秒。相同计算精度的话，训练次数越少，耗时越短，网络结构越优秀。达到设定的网络精度0.001的时候，误差下降梯度为0.0046，远大于默认的1e-5，说明此时的网络误差仍在快速下降，所以可以把训练精度目标再提高一些，比如设为0.0001或者1e-5。

Ⅸ 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.

Ⅹ matlab神经网络工具箱问题

线性神经网络的构建：
net=newlin(PR,S,ID,LR)
PR--Rx2阶矩阵，R个输入元素的最小最大矩阵
S---输出层神经元个数
ID--输入延迟向量，默认值为[0]
IR--学习率，默认值为0.01

net = newlin([-1 1;-1 1],1); 表示设计的是一个双输入单输出线性神经网络
P = [1 2 2 3; 2 1 3 1];表示输入样本有四个，每一列就是一个输入样本
又比如假设我们期望的输出为 T=[1 2 3 4],则一个简单的神经网络如下：

>>net = newlin([-1 1;-1 1],1);%创建初始网络
P=[1 2 2 3; 2 1 3 1]%输入
T=[1 2 3 4]%期望的输出
net=newlind(P,T);%用输入和期望训练网络
Y=sim(net,P)%仿真，可以看到仿真结果Y和期望输出T的接近程度
P =
1 2 2 3
2 1 3 1
T =
1 2 3 4
Y =
0.8889 2.1667 3.0556 3.8889

楼主可以从《matlab神经网络与应用（第二版）》董长虹 开始入门神经网络的matlab实现

参考资料：《matlab神经网络与应用（第二版）》