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liushule

新虫 (初入文坛)

[求助] 菜鸟新手求助神经网络问题

本人需要用神经网络进行数据分析,自学一段时间后,也有一些浅显的认识。但需要用它解决实际问题的时候,又有一些不理解的地方。我把问题归纳如下:
1. 判断神经网络性能优越与否的标准有哪些? 我用matlab 工具箱完成训练以后,可以直接从train, validation, test,三条曲线上看出它的性能吗?要怎样判断呢?
2. 我不会编语言,所以用Matlab 2009a软件中的神经网络工具箱做的时候,在training对话框下可以设置参数,但是不能够设置样品的比例。这个东西是在哪里设呢?
3. 神经网络建立了输入值和输出值之间的函数关系,这个关系可以像一个公式一样写出来吗?在matlab里面,我用工具箱建立网络以后,要怎样才能看到它呢?

   请各位高手不吝指教,感激不尽!!
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liushule

新虫 (初入文坛)

送鲜花一朵
引用回帖:
: Originally posted by jswoo at 2012-03-02 13:46:54:
1. 判断神经网络性能优越与否的标准有哪些? 我用matlab 工具箱完成训练以后,可以直接从train, validation, test,三条曲线上看出它的性能吗?要怎样判断呢?
:判断标准:1)训练准确性,主要作为考虑对象;2) ...

非常感谢您的帮助!!
第一个问题和第三个问题我都明白了. 我想设置训练.验证和模拟的样品比例,比如70%,15%,15%,但是我没有找到在哪里设,所以挺郁闷的.
3楼2012-03-05 09:42:46
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jswoo

铁杆木虫 (著名写手)

阿拉多梦

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
xiegangmai(金币+2): 谢谢应助! 2012-03-02 22:13:00
liushule(金币+6): ★★★很有帮助 2012-03-05 09:39:17
臭水沟(金币+5, 仿真EPI+1): 感谢热心的虫子,希望继续努力~~ 2012-03-05 12:51:35
1. 判断神经网络性能优越与否的标准有哪些? 我用matlab 工具箱完成训练以后,可以直接从train, validation, test,三条曲线上看出它的性能吗?要怎样判断呢?
:判断标准:1)训练准确性,主要作为考虑对象;2)同时,考虑模拟的时间,有时候微小的准确性改善而牺牲掉大量计算时间不值得。
几个图表示的意思主要是迭代次数,还有回归分析结果,比如均方根误差,相关系数等。

2. 我不会编语言,所以用Matlab 2009a软件中的神经网络工具箱做的时候,在training对话框下可以设置参数,但是不能够设置样品的比例。这个东西是在哪里设呢?
:什么叫样品的比例?是指训练数据占总数据的分量还是?
如果是训练数据的量是可以设置的。

3. 神经网络建立了输入值和输出值之间的函数关系,这个关系可以像一个公式一样写出来吗?在matlab里面,我用工具箱建立网络以后,要怎样才能看到它呢?
:函数关系式比较复杂,具体的理论模型,你可以查找文献,都有介绍,模型的重点主要通过数据训练求解两个主要系数,权值与阈值。

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2楼2012-03-02 13:46:54
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jswoo

铁杆木虫 (著名写手)

阿拉多梦

liushule: 回帖置顶 2012-03-05 11:25:19
引用回帖:
3楼: Originally posted by liushule at 2012-03-05 09:42:46:
非常感谢您的帮助!!
第一个问题和第三个问题我都明白了. 我想设置训练.验证和模拟的样品比例,比如70%,15%,15%,但是我没有找到在哪里设,所以挺郁闷的.

给哥多点金币好了。

数据的问题,如果你只会用工具箱也可以解决。
打开工具箱,
1. 里边有个Import to Network/Data Manager;
2. Import form MATLAB workspace;
3. 导进来之后,里边有个Select a Variable;
4. 把选择好的数据进行分类,Destination;
5. Import As: "Input data" 还是 Target data? 或者output data。你自己看着用了。  

如果自己编程,那么会更方便。
4楼2012-03-05 11:17:16
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liushule

新虫 (初入文坛)

送鲜花一朵
呵呵,我找了下界面, 不知道该怎样给金币呢....再告诉下我呗!
我是这样训练网络的, import  2 组数据,input 和target 作训练样本,得出附件那个乱七八糟的图。。。能给我一些建议,怎么把它调好吗?


5楼2012-03-05 15:49:51
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