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用MATLAB实现神经网络的拟合
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我想用神经网络拟合一个函数，输出为0/1。请帮我找到最好的方法。
事实上，我想知道MATLAB中的拟合函数，特别是在神经网络工具箱中。我不知道哪种方法适合对具有二进制输出的函数进行建模。另外，在MATLAB中有没有什么方法可以让我增加体重？
浏览 0提问于2010-06-28得票数 1
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我已经在MATLAB神经网络工具箱中创建了几个模型，它们有100个输入和10个输出，分别对应于不同的类。最后，NN给出了一个关于性能的图，这是一个数字。这一措施对应于什么？它是每个输出的误差总和吗？
浏览 14提问于2016-09-20得票数 1
我刚刚尝试了Matlab中的神经网络拟合工具，但我无法生成一个将所有输入变量与输出变量联系起来的函数，有人能帮我解决这个问题吗？有没有后处理器可以做到这一点？
干杯，高拉夫
浏览 0提问于2014-03-17得票数 0
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我试着用神经网络来预测一些数据。我使用了MATLAB神经网络拟合工具箱，我可以预测一些测试。但问题是，对于我的结果来说，准确性还不够好。我试着改变神经元的数量来改变准确性，但效果并不好。我想改变训练器的功能，但我什么也没找到。
我该怎么办？
浏览 0提问于2012-09-05得票数 0
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有一个工厂的数据集，它根据数字输入进行特定的数值输出。数据集每15分钟包含几年的输入值和输出值。对于这个问题，还有哪些其他方法可供使用？
浏览 1提问于2017-12-09得票数 4
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我正在尝试找到运行神经网络Matlab应用程序中的神经网络拟合工具的最佳神经元数量。
我目前使用64个元素的62000个样本作为输入，1个元素的62000个样本作为目标。我试图获得与通过其他方法获得的数据类似的结果，但当尝试运行具有1-12个神经元的工具时，结果甚至不相似。我试着用64个神经元运行它，结果更接近预期。有没有什么方法可以根据元素/样本的数量知道要使用多少个神
浏览 9提问于2016-08-21得票数 0
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我尝试使用神经网络进行分类，数据集由7个参数和超过30万个样本组成。通过使用dropout，我想看看dropout对我的网络的影响。我正在使用Matlab。但是，matlab没有完整的dropout文档。我找到了一些关于dropout的论文，但大多数都是针对图像的深度神经网络，方法非常复杂。我试过用matlab来使用nnstart，但是我不确定我能不能用这种方式添加dropout。有没有办法用matlab</
浏览 5提问于2016-11-29得票数 1
我正在尝试在MATLAB中实现“随机梯度下降”。我严格遵循了算法，但我得到了一个非常大的w(系数)用于预测/拟合函数。我的算法有错误吗？所以我的问题是我如何使用E？我如何在matlab中</em
浏览 1提问于2012-02-16得票数 0
我用GA和反向传播训练了一个神经网络。GA为训练数据找到合适的权重，但在测试数据上表现不佳。如果我用BackPropagation训练NN，它在测试数据上的表现要好得多，即使训练误差并不比GA训练的版本小很多。即使我使用GA获得的权重作为反向传播的初始权重，NN在测试数据上的表现也比仅使用反向传播进行训练更差。有没有人能告诉我，我可能在哪里犯了错？
浏览 3提问于2017-08-24得票数 0
利用matlab训练二值分类神经网络模型，给出了在隐层中使用20个神经元得到的图。交叉熵与年代之间的混淆矩阵和图。WHy，这是正在发生的，我在理解这些曲线时做错了什么？📷📷
浏览 0提问于2018-05-19得票数 3
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使用MATLAB的神经网络工具箱，我创建了一个单层感知器。我可以使用训练函数来训练神经网络。然而，我要么必须设置纪元数，要么交互式地停止训练。我想使用我的数据集的一部分作为验证，并使用提前停止来结束训练，避免过度拟合。
在使用train函数时，我必须使用当前参数指定纪元数或以交互方式停止训练。如何使用提前停止停止训练？
浏览 2提问于2017-02-25得票数 0
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列车与试验误差的关系
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我有一些特别的问题，我无法从书本中得到答案。因此，我在这里寻求帮助，如果可能的话，我将非常感谢一个直观的解释。为了解决过拟合问题，我们采用正则化方法对权值进行对比。这是一个超参数，并应在培训期间学习，根据我的理解使用交叉验证。因此，数据集被分割成一个训练、验证和测试集。测试集是独立的，在学习过程中模型是看不到的<
浏览 0提问于2018-10-04得票数 0
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我需要建立一个神经网络来拟合一些数据，一个非常大的数据集，而我的笔记本电脑还不够强大，无法使用神经网络工具箱中的训练工具。我可以使用Matlab访问一个很好的Linux集群，但是计算节点不执行X11，所以我只能使用命令行或脚本。最接近的是在用户指南的第20页，在第三段中，它说阅读GUI工具的代码提供了通过命令行使用工具箱的很好的
浏览 7提问于2016-08-14得票数 0
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0.29330584684934 -0.35078062276141 0.03826908777226 0.06633047875487];t = a + b*X1 + c*X2
由于方程是具有两个回归元的多元线性回归方程的基本形式，我当然可以通过进行OLS来求出a，b，c的值。问题是:我尝试用神经网络(使用MATLAB n
浏览 1提问于2015-06-05得票数 1
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我正在努力学习python编程，同时也在赶在最后期限前建立一个神经网络，它看起来将具有多向联想记忆和循环连接等特点。虽然所有这些东西的数学知识可以从不同的文本和来源获取(可以说是可以访问的)，但作为python的新手(以及作为一种专业编程)，当我试图‘实现’东西时，我有点漂浮在太空中寻找苍穹！关于从头开始构建神经网络的任何好的在线教程的信息将非常感谢:)
同时，我以MatLab用户的身份兼职，护理P
浏览 2提问于2009-11-09得票数 3
我试图在Matlab中拟合一条简单的多项式曲线。我有如下所示的测量数据(可以下载)：现在，我想拟合这个曲线的二次多项式。因此，在Matlab中，我做了以下工作：load dp.csvscatter(vel,dp);plot(vel,polyval(p,vel));然而
浏览 1提问于2018-11-27得票数 2
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作为一个玩具示例，我正在尝试从100个无噪声数据点拟合一个函数f(x) = 1/x。matlab的默认实现非常成功，均方差约为10^-10，并且插值完美。我实现了一个具有10个sigmoid神经元的隐藏层的神经网络。我是神经网络的初学者，所以要提防愚蠢的代码。：
我曾尝试用TensorFlow复制Matlab网络<
浏览 0提问于2015-11-15得票数 32
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我在物理领域应用机器学习来预测分子的潜能。此电位可描述为形状为64*64的2d数组。为了方便起见，我在0到1的范围内缩放了潜力的值。经过缩放后的潜力的样本：我的目标是建立一个带有Keras的神经网络模型来预测潜力。模型的输入是一些物理量，可以作为一维数组来处理，输出就是我前面提到的潜力。训练后的模型结果很好，MAPE小于5%，但测试阶段在测试数据集和训练数据集上都存在较
浏览 11提问于2022-11-26得票数 0
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我使用R中的神经网络包来对我的数据进行神经网络分类器的拟合。neuralnet(Y1+Y2+Y3~X1+X2+X3, binary.data, hidden=45,现在我的问题是，我的binary.data框架有300个特征向量和10个输出类。因此，如果我在神经网络分类器中手动将这些目标和特征
浏览 6提问于2016-05-19得票数 1
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我正在使用MATLAB的R2014a版本。我想用MATLAB中的神经网络工具来拟合这10个对应的数据模型。我想把10种不同的型号保存在某个地方。对于每个集群，我需要设计一个实现来确定隐藏层的正确数量。我会把每个模型保存到一个数组或类似的东西中。然后继续进行第二组。
浏览 0提问于2015-05-01得票数 1
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