就是训练样本都拟合挺好，但是换了样本就完全错误了？要怎么解决呢？谢谢
【matlab神经网络】为什么用他拟合正弦函数后，用来预测其他区间的输入，输出却完全不对？
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- 2022-02-16 11:22回答 2 已采纳 你的训练样本是7个，测试样本是5个，得到的output_test、test_simu和error应该都是3行5列的矩阵，matlab用plot(A)，如果A是矩阵的话，会画出每一列数据的线，也就是你每
- 2019-09-01 11:57回答 1 已采纳 这个输出的是分类以后每个类别的置信概率。 0.7344表示这个分类的概率最大。所以你最后只要再进一步将最大的概率那个设置为1，别的设置为0，就是0 1 0了
- 2019-04-28 16:09回答 1 已采纳 输出可以是预测的彩票号码。关键看你的训练数据拿什么作为优化目标（正向传播的输出）
- tony365的博客 就是说用一个神经网络表示一个函数。隐式神经表示（Implicit Neural Representations）是指通过神经网络的方式将输入的图像、音频、以及点云等信号表示为函数的方法[1]。对于输入x找到一个合适的网络F使得网络F能够...
- 2022-04-21 21:24回答 1 已采纳 就算不用到newff工具，至少也需要用到一种框架，否则利用最简单的优化方式光求导就会把人逼疯，这里我有一篇文章是关于BP神经网络的https://blog.csdn.net/qq_18560985/a
- 2022-04-17 20:00回答 1 已采纳 因为每次拟合出来的模型都不一样，还有跟你设置的超参数有关
- 2021-09-09 01:20回答 2 已采纳 你现在有两个x,wiii那个函数作用区域的x已经变了，主函数部分还是原来的x，是因为你只传了形参到wiii，因此你可以尝试传实参(设置全局变量)或者把x再传回来，以下提供把x传回来的写法： funct
- 2022-08-24 15:58小浣熊的技术的博客 BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入...2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
- 2021-10-16 16:24回答 1 已采纳 你好，你是做的神经网络回归问题吧？你归一化的函数取的是什么？一般处理数据的时候可以对输入输出进行归一化处理 [X_train, Xfun] = mapminmax(X_train, 0, 1);%归一
- 2021-05-11 10:30回答 3 已采纳 您好，我是有问必答小助手，您的问题已经有小伙伴解答了，您看下是否解决，可以追评进行沟通哦~ 如果有您比较满意的答案 / 帮您提供解决思路的答案，可以点击【采纳】按钮，给回答的小伙伴一些鼓励哦～～
- 2022-01-15 19:38回答 1 已采纳 因为最后一次的计算结果2.2222被赋值给了返回值C，所以函数Change返回了2.2222，但是该返回值没有被变量接收，所以赋值给了ans；又由于没有加分号取消显示，所以就输出了ans的值
- 2020-03-05 15:37向着怪阿姨拔足狂奔的博客 MATLAB 2016b–神经网络工具箱中BP网络的实现 在干活的过程中整理下来的，希望对大家有帮助。 上一篇介绍的是MATLAB 2016b–神经网络工具箱中图形用户界面的使用 这一篇就介绍如何利用神经网络工具箱中包含的函数...
- 2023-02-16 00:19回答 2 已采纳 以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用： 修改意见！ 答：报错的意思是matlab从2016a版本到2022b版本的变化，使得训练参数和输入输出格式存在差异。这里的问题是需要将训练参数进行修改，
- 2022-08-14 15:29ai智能网络的博客 BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从...2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。...
- 2023-09-06 16:18拓端研究室TRL的博客 p=33566生成对抗网络...相关视频最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。近年来，GAN一直是研究的热门话题。Facebook的AI研究总监Yann LeCun称对抗训练是“过去10年...
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