神經網路輸出層神經元無法設置

Ⅰ matlab中神經網路如何設置神經元的個數我想要設置5個神經元！

net=newff([x,y],[a1,a2,...,ak],{f1,f2,...,fk})
x,y分別為列向量，存儲各個樣本書ude最小值和最大值。[a1,a2,...,ak]是行向量，輸入神經網路各層的結點數，也就是你題目的問題。k是指神經元隱層層數。{f1,f2,...,fk}輸入變數為單元式數組，對應每層神經元的傳輸函數類型。
如果還有什麼問題再聯系我吧~

Ⅱ BP神經網路的輸出層問題

當網路用著分類器時，
一般輸出層有兩種方式確定：
1，m個，你的類別有三（漢字、字母、數字），所以輸出層神經元數目為3個；
2，log2（m），即3或4個類別輸出層神經元數目為2個，5至8個類別輸出層神經元數目為3個，9至16個類別輸出層神經元數目為4個。

實際上由你自己決定，你想幾個就幾個！

Ⅲ BP神經網路神經元個數求助

你用的是newff函數的新版用法，不需要手動設置輸入、輸出神經元數目，只需要設置隱層神經元即可。從你的HideLayerNode=[17 7];可以看出，你這是雙隱層網路，第一個隱層是17個神經元，第二層隱是7神經元。
net = newff(P,T,[S1 S2...S(N-l)],{TF1 TF2...TFNl}, BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)
Size of ith layer, for N-1 layers, default = [ ].
(Output layer size SN is determined from T.)
輸出層神經元數量由樣本維數決定。

Ⅳ 使用MATLAB神經網路工具箱時，在創建過程中中無法選擇輸出層的神經元數

節點數根據你的訓練樣本自動確認，如果你的輸出樣本只有一維，則輸出節點數為1.
建議你不要用這個工具，直接使用函數newff建立網路。老版newff函數的格式為：
net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF），函數newff建立一個可訓練的前饋網路。輸入參數說明：
PR：Rx2的矩陣以定義R個輸入向量的最小值和最大值；
Si：第i層神經元個數；
TFi：第i層的傳遞函數，默認函數為tansig函數；
BTF：訓練函數，默認函數為trainlm函數；
BLF：權值/閥值學習函數，默認函數為learngdm函數；
PF：性能函數，默認函數為mse函數。

Ⅳ 請教一個關於matlab BP神經網路輸出層的問題

不存在確定的關系。
你問的應該是輸出層數和輸出之間的預測准確度吧？
1，一般，BP神經網路是3層的，有一個輸入層，一個隱層，一個輸出層。
2，你如果學的不需要不是十分深入的話，調整隱層數和隱層結點數，隱層的轉換函數，就可以調整預測准確度。
3，BP神經網路的隱層數，各隱層的節點數都是要不斷的調節的，不過有一個一般性的范圍。
隱層節點數 L<n-1或L=log2（n）取整或L<sqrt(m-n)+a (這里的n是上一層節點數，m是下一層節點數，a是1-10任意常數)。
4，轉換函數的選擇看書本吧，一般你用軟體的話，軟體的默認轉換函數都可以的。

Ⅵ BP神經網路輸出層的輸入信號問題

閾值肯定是要包含進來的，閾值的作用就是控制神經元的激活或抑制狀態。神經網路是模仿大腦的神經元，當外界刺激達到一定的閥值時，神經元才會受刺激，影響下一個神經元。
簡單說來是這樣的：超過閾值，就會引起某一變化，不超過閾值，無論是多少，都不產生影響。

閾值又叫臨界值，是指一個效應能夠產生的最低值或最高值。

閾值又稱閾強度，是指釋放一個行為反應所需要的最小刺激強度。低於閾值的刺激不能導致行為釋放。在反射活動中，閾值的大小是固定不變的，在復雜行為中，閾值則受各種環境條件和動物生理狀況的影響。當一種行為更難於釋放時，就是閾值提高了；當一種行為更容易釋放時，就是閾值下降了。

Ⅶ 神經網路輸出神經元個數如何確定

輸出神經元個數是按你的需要確定的，比如你需要模擬函數y=1/x，那麼你的輸入向量就是x，輸出就是y=1/x，也就是一個輸出。再比如你需要模擬水體中的cod，bod參數值，那麼你的輸出就是兩個。你的情況，比如說，你做符號識別的目的是將符號區分為正常符號和異常符號，那麼你的輸出就是2個，是由實際需要來的。

Ⅷ 神經網路輸出神經元個數怎麼確定

如果是RBF神經網路，那麼只有3層，輸入層，隱含層和輸出層。確定神經元個數的方法有K-means,ROLS等演算法。現在還沒有什麼成熟的定理能確定各層神經元的神經元個數和含有幾層網路，大多數還是靠經驗，不過3層網路可以逼近任意一個非線性網路，神經元個數越多逼近的效果越好。

神經網路可以指向兩種，一個是生物神經網路，一個是人工神經網路。
生物神經網路：一般指生物的大腦神經元，細胞，觸點等組成的網路，用於產生生物的意識，幫助生物進行思考和行動。
人工神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
人工神經網路：是一種應用類似於大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。在工程與學術界也常直接簡稱為「神經網路」或類神經網路。

Ⅸ matlab神經網路的隱藏層怎麼沒有連接輸出層，如圖

你檢查一下神經網路的設置有沒有錯誤，是否一一對應。
例如：
net=newff(minmax(P_train),[10,5,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm')

Ⅹ matlab實現人工神經網路的時候如何設置輸出層的節點

newff裡面設置啊。

一個函數你想要擬合2種結果？奇了怪了！！！