bp神经网络能干什么 MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的？

MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的？

你好，我是天上的星星。我很高兴为你回答。BP网络的扩展能力。在本例中，我们使用两种训练方法，即L-M优化算法（trainlm函数）。训练后的神经网络实现了对样本数据点的“过匹配”。培训结束后，欢迎您关注我的专业科普知识。如果你喜欢我的回答，也请给我表扬或转发，你的鼓励是支持我写下来的动力，谢谢。

BP神经网络每次训练结果不一样，怎么回事？

因为初始权重和阈值是随机生成的。神经网络每次的结果不同的原因是初始化的权值和阈值是随机的。因为每次的结果都不一样，所以有可能找到更好的结果。在找到更好的结果后，用save file name net命令保存网络，这样预测的结果就不会改变。调用时，使用命令加载文件名net的优缺点：BP神经网络在网络理论和性能上都比较成熟。它的突出优点是非线性映射能力强，网络结构灵活。网络的中间层数目和每层神经元数目可根据具体情况任意设置，其性能随结构的变化而变化。但BP神经网络也存在一些主要缺陷。

①学习速度慢，即使是一个简单的问题，通常也需要几百次甚至几千次的学习才能收敛。

②容易陷入局部极小值。

③网络层数和神经元数的选择没有相应的理论指导。

④网络推广能力有限。对于上述问题，有很多改进措施，其中研究最多的是如何加快网络的收敛速度，避免陷入局部极小值。

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