神经网络mse误差曲线

⑴ 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，

⑵ 信道估计的MSE和BER有什么关系吗，这两个曲线有什么相似性，根据BER曲线能得到MSE吗

是用H‘(k)来估计H(k)，信息在信道中传输的时候，信息中有塌耐训练序列，训练序列就是收发端都知道的成分，训练序列的进过信道后肯定会受到影响，我们就是利用这种改变来估计信道的特征，假设H‘(k)使我们估计到的原始信号，H(k)才是原始信号的话。那么H‘(k)就包括我们信带衫咐道的参数，如果H‘(k)越靠近H(k)，就是其均方误差蠢纯很小。

⑶ 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，训练窗抄口里有一个plot区域，点击performance按钮，就能弹出误差曲线下降图。

BP（Back Propagation）神经网络是86年由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)。

⑷ 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。但是这与你专训练属样本的多少，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。

(4)神经网络mse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。

⑸ 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是验证样本友逗数据，test set是测试样本数据，这样老老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，如果好含卖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。

⑹ matlab神经训练网络的误差直方图怎么看

1.输入nftool;点击next

2.输入特征X 和目标值Y如下：【注意按行/按列】

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3.设置训练集/验证集/测试机比例：【一般默认为0.7：0.15：0.15】

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4.设置隐藏锋液层个数：【需要调的参数之一】

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5.选择优化算法：默认如图；点击train进行训练

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6.生成图像：【如图plots】

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6.1 performance

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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。

6.2 training state

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横坐标：epoch

纵坐标：梯度gradient；mu?；val fail？；

梯度：若梯度为0，则为图像最低点，即最优位置

mu：

val fail：

【validation check=6：若连续烂厅六次训练，训练误差没有变小，则假定继续训练下去效果不会变好，停止训练。】

6.3 error histogram【误差直方图】

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横坐标：误差区间的中位数；

纵坐标：位于该误差区间的样本个数

可以得到：神经网络的输出值与银历物样本原目标值的误差；

6.4 regression【检验预测值和目标值的线性化程度？】

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横坐标：样本原目标值；

纵坐标：神经网络输出预测值；

可以得到：原目标值和预测值的相关度；用系数R表示，若R越接近1，则表示线性化程度越高，结果越好。

7 另外添加更多的测试集

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8.生成代&保存训练结果和网络

点击xx script，生成所需要的代码(m文件)；

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点击save results，将数据结果和网络输出到workspace；

⑺ 神经网络训练迭代次数到底是就是外层循环次数呢,还是外层循环次数*内层的样本数目

迭代次数是：总的迭代次数即echo。
误差曲线的纵坐标给出的是：测试样本集中的几组样本的输出误差的mse。
自己编程的话，误差计算方式可以自己定，可以是MSE、SSE、1/2*sse等等。

⑻ matlab训练神经网络，performance图中的best曲线意思是什么表示达到最小精度了么

精度是自己设定的，是那个水平的直线，这里的神经网络没有best曲线，就是个goal和training两条的。是训练过程中的误差曲线，表示经过X次训练，感知器输出达到目标值，也就是感知器的输出已经和目标向量一致了。

每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标shu的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程。 特别是，应该注意内部的TEST红线，这是BP计算/训练结果。

(8)神经网络mse误差曲线扩展阅读：

BP（Back Propagation）神经网络是由Rumelhart和McCelland领导的一组科学家于1986年提出的。BP（Back Propagation）是由反向传播误差反向传播算法训练的多层前馈网络，是使用最广泛的神经网络模型之一。

BP网络可以学习并存储大量的输入-输出模式映射关系，而无需事先揭示描述这些映射关系的数学方程式。 BP网络的学习规则是使用最速下降法，并通过反向传播来不断调整网络的权重和阈值，以最小化网络的平方误差之和。 BP神经网络模型的拓扑包括输入层，隐藏层和输出层。

⑼ 如何求解神经网络的MSE

对的

1/n[sum(square(y-y_hat))]
还有RMSE MAE

⑽ matlab神经网络训练图里的三条线分别是什么意思

这三条曲线是误差曲线，分别对应于训练数据的误差曲线，校验数据的误差曲线，测试数据的误差曲线，当训练误差达到指定精度时，停止训练