神经网络

训练神经网络中的Epoch和Iteration1、Iteration：使用一个batch_size数量的样本训练一次。一个Iteration，参数更新一次。Epoch：所有的样本都训练一次，即（total/batch_size）个Iteration的训练。 2、神经网络中epoch与iteration是不相等的batchsize：中文翻译为批大小（批尺寸）。 3、训练整个数据集的次数。当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次epoch。 BP神经网络中初始权值和阈值的设定1、你这段代码是GA-BP神经网络最后的染色体解码阶段的代码，注意染色体编码结构为：输入层与隐层间权值矩阵、隐层阈值、隐层与输出层间权值矩阵、输出层阈值。 2、根据误差梯度下降法来调节各层的权值和阈值，使修改后的网络的最终输出能接近期望值。 3、在BP神经网络中，阈值也是一个变化值。权值是层与层神经元之间的，阈值是神经元内的。同权值类似，都需要设定初始值。通过训练网络，对权重和阈值进行修正都，最终达到局部最优。 4、不是说把W改成B就可以，而是在调节权值的时候就会不断更新阈值（阀值是错别字）因此阈值只会出现1。预设2。 5、实际输出值与期望值之间的误差可以导致新一轮的权值修正。正向传播与反向传播过程循环往复，直到网络收敛，得到网络收敛后的互联权值和阈值。 6、一般在编程时，设置一个矩阵为bounds=ones(S，1)*[-1，1]；%权值上下界。在MATLAB中，可以直接使用net=init(net)；来初始化。 matlab中epochs是什么意思横坐标：训练结束时的epochs数【神经网络一次前向传播+一次反向传播=一个epoch】纵坐标：均方误差从图中可以得到：在epochs=5时，验证集valiadation和测试集test达到最小均方误差。 x=rand(2，2001)；生成两行2001列的服从均匀分布的随机数。（共4002个）默认是从0到可以通过20*x+10的方法（楼主的代码也可以）变换到从-10到10的随机数。 矩阵pr为矩阵p的归一化goal矩阵为pr矩阵对应的输出矩阵net是建立的BP网络y是矩阵x对应的输出p1和p2不能单独来看，它俩合并后才是输入。 epoch有什么特殊含义?1、epoch：英[i：pk]美[epk]n。时期；纪元；世；新时代复数：epochs。 2、talent、genius、gift、faculty、aptitude这组词都可表示、“天赋”“才能”“天资”、“天分”等意思。 3、作名词含“时期、时代”之意。epoch正式用词，侧重指以某重大事件或巨大变化为起点的新的历史时期。Iceagereferstothelatestglacialepoch.冰河时期指的是最近的一个冰川时期。 4、含义：n.时期；时代；新纪元；划时代的大事；地质世。用法名词含“时期、时代”之意。epoch正式用词，侧重指以某重大事件或巨大变化为起点的新的历史时期。 5、神经网络的训练中我们常常能遇到Epoch和Iteration这两个不同的词。两个词都表示“轮次”的意思，显然这两个“轮次”的含义并不相同。 神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize神经网络中epoch与iteration是不相等的1）batchsize：中文翻译为批大小（批尺寸）。 每个epoch都会进行shuffle，对要输入的数据进行重新排序，分成不同的batch。Iteration（迭代）：理解迭代，只需要知道乘法表或者一个计算器就可以了。迭代是batch需要完成一个epoch的次数。 BatchSize：一次训练所选取的样本数。Iteration：使用一个batch_size数量的样本训练一次。一个Iteration，参数更新一次。Epoch：所有的样本都训练一次，即（total/batch_size）个Iteration的训练。 通过并行化提高内存利用率。单次epoch的迭代次数减少，提高运行速度。（单次epoch=(全部训练样本/batchsize)/iteration=1）适当的增加Batch_Size，梯度下降方向准确度增加，训练震动的幅度减小。

神经网络的基本原理是：每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值（并结合其他信息值），最后算出一个总和，再经过神经元的偏差调整，最后用激励函数把输出值标准化。基本上，神经网络是由一层一层的不同的计算单位连接起来的。我们把计算单位称为神经元，这些网络可以把数据处理分类，就是我们要的输出。 神经网络常见的工具： 以上内容参考：在众多的神经网络工具中，NeuroSolutions始终处于业界领先位置。它是一个可用于windows XP/7高度图形化的神经网络开发工具。其将模块化，基于图标的网络设计界面，先进的学习程序和遗传优化进行了结合。该款可用于研究和解决现实世界的复杂问题的神经网络设计工具在使用上几乎无限制。 以上内容参考：百度百科-神经网络

什么是神经网络如下： 神经网络的基本原理是：每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值（并结合其他信息值），最后算出一个总和，再经过神经元的偏差调整，最后用激励函数把输出值标准化。基本上，神经网络是由一层一层的不同的计算单位连接起来的。我们把计算单位称为神经元，这些网络可以把数据处理分类，就是我们要的输出。 神经网络常见的工具： 以上内容参考：在众多的神经网络工具中，NeuroSolutions始终处于业界领先位置。它是一个可用于windows XP/7高度图形化的神经网络开发工具。其将模块化，基于图标的网络设计界面，先进的学习程序和遗传优化进行了结合。该款可用于研究和解决现实世界的复杂问题的神经网络设计工具在使用上几乎无限制。