神經網路mse誤差曲線

⑴ MATLAB中的均方誤差函數mse怎麼用

mse是檢驗神經網路演算法的誤差分析。

1、首先按照下方圖片中的代碼進行編輯均方誤差函數mse代碼，

⑵ 信道估計的MSE和BER有什麼關系嗎，這兩個曲線有什麼相似性，根據BER曲線能得到MSE嗎

是用H『(k)來估計H(k)，信息在信道中傳輸的時候，信息中有塌耐訓練序列，訓練序列就是收發端都知道的成分，訓練序列的進過信道後肯定會受到影響，我們就是利用這種改變來估計信道的特徵，假設H『(k)使我們估計到的原始信號，H(k)才是原始信號的話。那麼H『(k)就包括我們信帶衫咐道的參數，如果H『(k)越靠近H(k)，就是其均方誤差蠢純很小。

⑶ 用matlab的神經網路工具箱（nntool命令打開的窗口化工具）做bp神經網路時怎麼生成誤差曲

訓練結束後，訓練窗抄口裡有一個plot區域，點擊performance按鈕，就能彈出誤差曲線下降圖。

BP（Back Propagation）神經網路是86年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。

⑷ 運行MATLAB BP神經網路後，得到了誤差曲線(mse)，圖例里有四個量，其中，Validation代表啥意思啊

代表檢驗這個網路的訓練結果。

mse表示均方差，當然越小越好。但是這與你專訓練屬樣本的多少，訓練次數都有很大關系。

這個其實沒有統一的標准，任何人都知道0偏差當然是最好。但是根絕神經網路本身致命的缺陷，由於它是迭代收斂逼近解析式，所以不可能達到0誤差。

這只有根據使用者的工程技術要求來加以判斷，這個誤差指標肯定應該在小於工程誤差范圍內啊。但是對於科研研究，也只能具體情況具體分析。定量一說沒有具體絕對一說的。

(4)神經網路mse誤差曲線擴展閱讀：

BP神經網路的計算過程由正向計算過程和反向計算過程組成。正向傳播過程，輸入模式從輸入層經隱單元層逐層處理，並轉向輸出層，每～層神經元的狀態隻影響下一層神經元的狀態。如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉入反向傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各神經元的權值，使得誤差信號最小。

⑸ BP神經網路怎麼補畫訓練誤差曲線

你當時沒有保存曲線，現在就沒有了，不妨重新預測一遍。

在R2009的NN工具箱中，數據被自動分成training set、validation set 及test set 三部分，training set是訓練樣本數據，validation set是驗證樣本友逗數據，test set是測試樣本數據，這樣老老這三個數據集是沒有重疊的。在訓練時，用training訓練，每訓練一次，系統自動會將validation set中的樣本數據輸入神經網路進行驗證，在validation set輸入後會得出一個誤差（不是網路的訓練誤差，而是驗證樣本數據輸入後得到的輸出誤差，可能是均方誤差），而此前對validation set會設置一個步數，比如默認是6echo，則系統判斷這個誤差是否在連續6次檢驗後不下降，如果好含賣不下降或者甚至上升，說明training set訓練的誤差已經不再減小，沒有更好的效果了，這時再訓練就沒必要了，就停止訓練，不然可能陷入過學習。所以validation set有個設置步數，作用就在這里。在你的10組樣本中，不可能全部作為訓練樣本的，還要有測試樣本和驗證樣本。根據matlab版本的不同，具體怎麼分配樣本也不一樣，像R2009應該是自動分配的。

⑹ matlab神經訓練網路的誤差直方圖怎麼看

1.輸入nftool;點擊next

2.輸入特徵X 和目標值Y如下：【注意按行/按列】

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3.設置訓練集/驗證集/測試機比例：【一般默認為0.7：0.15：0.15】

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4.設置隱藏鋒液層個數：【需要調的參數之一】

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5.選擇優化演算法：默認如圖；點擊train進行訓練

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6.生成圖像：【如圖plots】

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6.1 performance

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橫坐標：訓練結束時的epochs數【神經網路一次前向傳播+一次反向傳播=一個epoch】

縱坐標：均方誤差

從圖中可以得到：在epochs=5時，驗證集valiadation和測試集test達到最小均方誤差。

6.2 training state

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橫坐標：epoch

縱坐標：梯度gradient；mu?；val fail？；

梯度：若梯度為0，則為圖像最低點，即最優位置

mu：

val fail：

【validation check=6：若連續爛廳六次訓練，訓練誤差沒有變小，則假定繼續訓練下去效果不會變好，停止訓練。】

6.3 error histogram【誤差直方圖】

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橫坐標：誤差區間的中位數；

縱坐標：位於該誤差區間的樣本個數

可以得到：神經網路的輸出值與銀歷物樣本原目標值的誤差；

6.4 regression【檢驗預測值和目標值的線性化程度？】

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橫坐標：樣本原目標值；

縱坐標：神經網路輸出預測值；

可以得到：原目標值和預測值的相關度；用系數R表示，若R越接近1，則表示線性化程度越高，結果越好。

7 另外添加更多的測試集

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8.生成代&保存訓練結果和網路

點擊xx script，生成所需要的代碼(m文件)；

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點擊save results，將數據結果和網路輸出到workspace；

⑺ 神經網路訓練迭代次數到底是就是外層循環次數呢,還是外層循環次數*內層的樣本數目

迭代次數是：總的迭代次數即echo。
誤差曲線的縱坐標給出的是：測試樣本集中的幾組樣本的輸出誤差的mse。
自己編程的話，誤差計算方式可以自己定，可以是MSE、SSE、1/2*sse等等。

⑻ matlab訓練神經網路，performance圖中的best曲線意思是什麼表示達到最小精度了么

精度是自己設定的，是那個水平的直線，這里的神經網路沒有best曲線，就是個goal和training兩條的。是訓練過程中的誤差曲線，表示經過X次訓練，感知器輸出達到目標值，也就是感知器的輸出已經和目標向量一致了。

每一代BP訓練過程的MSE指標的性能，每一代BP交叉驗證過程的MSE指標shu的性能以及BP測試的MSE指標在每一代中執行的過程。 特別是，應該注意內部的TEST紅線，這是BP計算/訓練結果。

(8)神經網路mse誤差曲線擴展閱讀：

BP（Back Propagation）神經網路是由Rumelhart和McCelland領導的一組科學家於1986年提出的。BP（Back Propagation）是由反向傳播誤差反向傳播演算法訓練的多層前饋網路，是使用最廣泛的神經網路模型之一。

BP網路可以學習並存儲大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事先揭示描述這些映射關系的數學方程式。 BP網路的學習規則是使用最速下降法，並通過反向傳播來不斷調整網路的權重和閾值，以最小化網路的平方誤差之和。 BP神經網路模型的拓撲包括輸入層，隱藏層和輸出層。

⑼ 如何求解神經網路的MSE

對的

1/n[sum(square(y-y_hat))]
還有RMSE MAE

⑽ matlab神經網路訓練圖里的三條線分別是什麼意思

這三條曲線是誤差曲線，分別對應於訓練數據的誤差曲線，校驗數據的誤差曲線，測試數據的誤差曲線，當訓練誤差達到指定精度時，停止訓練