给定一个一般的神经网络和一组训练样本，是否存在一组网络边权重使得神经网络能为所有的训练样本产生正确的输出？

矮哟我的天 2021-05-19 02:57:56

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weixin_38498942 2021-05-20

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即使要求一个神经网络只为三分之二的训练样本产生正确的输出仍然是一个NP-hard问题。这意味着即使在最坏的情况下，近似训练一个神经网络在本质上还是困难的

BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？BP神经网络样本数有什么影响学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在n>>a 情况下，网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大。而且，a大了的话训练时间必然会变长。换一种说法，将你的数据集看成一个固定值，那么样本集与测试集也可以按照某种规格确定下来如7：3 所以如何看待样本集的多少与训练结果呢？或者说怎么使你的网络更加稳定，更加符合你的

补充说明一下，不论是径向基（rbf）神经网络还是经典的bp神经网络，都只是具体的训练方法，对于足够多次的迭代，训练结果的准确度是趋于一致的，方法只影响计算的收敛速度（运算时间），和样本规模没有直接关系。补充说明一下，不论是径向基（rbf）神经网络还是经典的bp神经网络，都只是具体的训练方法，对于足够多次的迭代，训练结果的准确度是趋于一致的，方法只影响计算的收敛速度（运算时间），和样本规模没有直接关系。该方法适用于双隐含层网络。2、隐含层神经元数量的选择，不影响性能的前提下，尽量选择小一点的神经元数量。

表示对网络训练结果的测试。Mse的意思是均方误差，当然越小越好。但这和你有多少训练样本，有多少训练课程有很大关系。这个没有标准，每个人都知道零偏差是最好的。但是，神经网络本身的致命缺陷被消除了，因为它是对解析表达式的迭代收敛逼近，所以不可能达到零误差。这样只能根据用户的工程技术要求来判断，误差指标应该小于工程误差范围啊。但对于科学研究来说，只能具体分析。量化没有明确或绝对的意义。BP神经网络的计算过程包括正演计算过程和反演计算过程。

3、基于MATLAB语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。

批处理基于最小二乘法，比如你的网络是一层的那你的权重训练就是Wn=(X^T*X+D)^-1*X^T*Y这里D是正则优化，来防止数据的奇异病态等等，如果是多层的，那么X是关于上一层的输出结果，以此类推，样本集可以一次处理完，比之全通的迭代网络的好处在于批处理不容易陷入局部最小值。我们将训练神经元解决下面的问题。首先设置每个权重的初始值为一个随机数字，然后开始训练过程：取一个训练样本的输入，使用权重调整它们，通过一个特殊的公式计算神经元的输出。首先，计算神经元输入的加权和，即接着使之规范化，结果在0，1之间。.

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