A. 神经网络一个隐含层通常有几个节点数阿
一个最简单的分类，是在平面上画一条直线，左边为类0，右边为类1，直线表示为
这是一个分类器，输入(x,y)，那么，要求的参数有三个:a,b,c。另外注意c的作用，如果没有c，这条直线一定会过原点。
因此，我们可以设计一个简单的神经网络，包含两层，输入层有三个节点，代表x,y,1，三条线分别代表a,b,cg(z)对传入的值x进行判别，并输出结果。
但是，由于z的值可能为[],为了方便处理，需要将其压缩到一个合理的范围，还需sigmoid函数:
这样的激励函数，能够将刚才的区间，压缩到
B. 如何合理确定神经网络数据挖掘中隐含层\隐含节点数
神经网络的输入量包含因变量集和目标集（因变量集），设置不同的隐层节点数会有不同的拟合误差，比较拟合误差去较小的那个对应的节点数，，，，别忘记神经网络本质上是一种映射关系，，，
C. 神经网络隐层数和神经元个数如何确定
你使用的什么神经网络？如果是RBF神经网络，那么只有3层，输入层，隐含层和输出层。确定神经元个数的方法有K-means,ROLS等算法。
D. matlab 神经网络怎么确定隐含层的层数及个传递函数
隐含层个数凭经验，凑出来的~一般不会太大。传递函数tranlm是默认的，一般也不用改，除非有要求。
E. 小波神经网络的建模怎么确定隐含层的神经元个数
确定隐层节点数的方法为“试凑法”。
隐含神经元的数目是非常重要的，它的选取结果直接影响到网络的性能好坏。如果隐含层的神经元数量太少，网络就不能够很好的学习，即便可以学习，需要训练的次数也非常多，训练的精度也不高。当隐含层神经元的数目在一个合理的范围内时，增加神经元的个数可以提高网络训练的精度，还可能会降低训练的次数。但是，当超过这一范围后，如果继续增加神经元的数量，网络训练的时间又会增加，甚至还有可能引起其它的问题。那么，究竟要选择多少个隐含层神经元才合适呢?
遗憾的是，至今为止还没有理论规定该如何来确定网络隐含层的数目。所以，只能用尝试的方法来寻找最适宜的隐含层神经元数目。本文采取的做法是:构建多个BP网络，它们除了隐含层神经元个数不同外，其它一切条件都相同，通过比较它们训练的循环次数和网络精度，找到最佳的神经元个数。
小波神经网络的隐层设计原则也遵循这个方法。也有一些经验公式，可以作为参考。
F. 神经网络的隐含层确定方法有多少种
确定神经网络隐层数的方法有很多种，现在没有说那一种是最好的。具体的还要结合你的问题来解决。
至于说2n+1个隐层神经元个数，也是需要根据具体问题来确定的。
比方说，你可以在2n+1的基础上确定一个正负10的区域，分别用区域中的数值代到网络中，看最后谁的误差最小就用哪一个。
G. BP神经网络中隐含层的神经元数怎么确定
经验公式未必能达到理想效果，这个真的需要一个个尝试。可以先按楼上说的设定，然后再根据结果的误差以及收敛速度来一个个调整。
H. matlab BP神经网络出错 newff参数 隐含层 怎么确定
设[P,T]是训练样本，[X,Y]是测试样本；
net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立网络
q=sim(net,p);
e=q-T;
plot(p,q); %画训练误差曲线
q=sim(net,X);
e=q-Y;
plot(X,q); %画测试误差曲线
训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。
第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。
第二个参数是一个设定每层神经元个数的数组。
第三个参数是包含每层用到的传递函数名称的细胞数组。
最后一个参数是用到的训练函数的名称。
举个例子，下面命令将创建一个二层网络。它的输入是两个元素的向量，第一层有三个神经元(3)，第二层有一个神经元(1)。
第一层的传递函数是tan-sigmoid，输出层的传递函数是linear。
输入向量的第一个元素的范围是-1到2[-1 2]，输入向量的第二个元素的范围是0到5[0 5]，训练函数是traingd。
net=newff([-1 2; 0 5],[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
这个命令建立了网络对象并且初始化了网络权重和偏置，因此网络就可以进行训练了。
我们可能要多次重新初始化权重或者进行自定义的初始化。
下面就是初始化的详细步骤。
在训练前馈网络之前，权重和偏置必须被初始化。初始化权重和偏置的工作用命令init来实现。这个函数接收网络对象并初始化权重和偏置后返回网络对象。
下面就是网络如何初始化的：
net = init(net);
我们可以通过设定网络参数net.initFcn和net.layer{i}.initFcn这一技巧来初始化一个给定的网络。
net.initFcn用来决定整个网络的初始化函数。前馈网络的缺省值为initlay，它允许每一层用单独的初始化函数。
设定了net.initFcn ，那么参数net.layer{i}.initFcn 也要设定用来决定每一层的初始化函数。
对前馈网络来说，有两种不同的初始化方式经常被用到：initwb和initnw。initwb函数根据每一层自己的初始化参数(net.inputWeights{i,j}.initFcn)初始化权重矩阵和偏置。前馈网络的初始化权重通常设为rands，它使权重在-1到1之间随机取值。这种方式经常用在转换函数是线性函数时。initnw通常用于转换函数是曲线函数。它根据Nguyen和Widrow[NgWi90]为层产生初始权重和偏置值，使得每层神经元的活动区域能大致平坦的分布在输入空间。