神经网络epochs

A. 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；

B. 神经网络训练函数

epochs: 100 最大训练次数
goal: 0 训练目标
max_fail: 5 最多验证失败次改差厅数
mem_rec: 1 Factor to use for memory/speed trade off
min_grad: 1.0000e-010 最小训练梯度庆氏
mu: 1.0000e-003 mu初核隐始参数
mu_dec: 0.1000 mu减少因子
mu_inc: 10 mu增加因子
mu_max: 1.0000e+010 mu最大可取
show: 25 最多显示训练步数
time: Inf 最多训练时间，无限制

C. 如何通过人工神经网络实现图像识别

人工神经网络（ Neural Networks）（简称ANN）系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播（Error Back Propagation）算法的多层前馈网络（Multiple-Layer Feedforward Network）(简称BP 网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。

目标识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为目标识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机，用神经网络识别图像的问题。

一、BP 神经网络

BP 网络是采用Widrow-Hoff 学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP 网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff 算法所规定的。backpropagation 就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP 网络结构如图所示。

六、总结

从上述的试验中已经可以看出，采用神经网络识别是切实可行的，给出的例子只是简单的数字识别实验，要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模，增加识别能力，原理是一样的。

D. 神经网络程序的解释

p=[];t=[];%表训练神经网络的训练样本，一个输入一个输出。net=newff(minmax(p),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm');%表创建两层神经网络内，第一层10个神经元，容输出层1个神经元，'tansig','purelin'表各层神经网络的激励函数。 iw=net.IW{1,1};
ib=net.b{1}; lw=net.LW{2,1}; lb=net.b{2};%表示对各层神经网络的权值与阈值传递到相应变量。net.trainParam.show=50;
net.trainParam.lr=0.05;
net.trainParam.mc=0.9;
net.trainParam.epochs=10000;
net.trainParam.goal=1e-3;
net.trainParam.goal=1e-3;
%表对神经网络训练参数设置
[net,tr]=train(net,p,t);%对神经网络进行训练
a=sim(net,p);对神经网络进行仿真，输出值传递给a
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E. 训练好的RBF径向基神经网络这么查看相关参数，例如训练时间，epochs，MSE

newrb()可以用来设计一个近似径向基网络，用newrb()创建RBF网络是一个不断尝试的过程，在创建过程中，需要不断增加中间神经元的个数，直到网络的输出误差满足预先设定的值为止。和newrb()，newrbe()用于创建一个严格的径向基网络，它能够基于设计向量快速地、无误差地设计一个径向基网络。这就是两个函数运行时间相差很大的原因。

F. 神经网络中的训练次数，是指的什么

训练次数是指最大迭代次数，如果达到此次数，即使达不到误差要求，也终止计算，77次是实际迭代次数。