matlab中的神经网络输出全是nan,来个大神帮我看看问题

2021-04-21 07:23:00 字数 925 阅读 4627

1楼:匿名用户

肯定是公式有错,nan是not a number的意思,肯定是某个地方写错了回。不过,既然是matlab编程,为什么不使答用神经网络工具箱呢。附件是一个工具箱的例子。

newff函数的格式为:

net=newff(pr,[s1 s2 ...sn],,btf,blf,pf),函数newff建立一个可训练的前馈网络。输入参数说明:

pr:rx2的矩阵以定义r个输入向量的最小值和最大值;

si:第i层神经元个数;

tfi:第i层的传递函数,默认函数为tansig函数;

btf:训练函数,默认函数为trainlm函数;

blf:权值/阀值学习函数,默认函数为learngdm函数;

pf:性能函数,默认函数为mse函数。

急!急!求大神帮忙看看我的matlabbp神经网络performance输出的问题

2楼:匿名用户

mu是trainlm算法中的一个参数,这个算法会自动控制,当mu太大时训练会自动停止。

训练结束时因为误差曲面的梯度gradient达到了预设值,已经进入平坦面。

之所以6次迭代就收敛,是因为你的神经网络结构有问题。你的网络输入输出都是单节点,可以说是一对一映射,可隐层却有三层之多,隐层神经元数量又高达50,在样本数量有限的情况下,很容易就能收敛。

措施:精简网络结构;

将gradient再设小点,不过效果不大。

求大神帮忙看matlab程序出现的问题!!!我需要使用bp神经网络,数据已归一化,理论结果也需要归一化吗?

3楼:匿名用户

e=t-a 维数不一致,仔细看看.估计你的t是常数,常数不能减矩阵的

t*i-a

乘个与a规模一样的单位阵就好

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