1樓：
1.newff雖然沒有規定輸入層神經元個數，那輸入層神經元個數是如何確定的？
輸入層是根據你讀入資料的維度，自動生成的。
2.我現在讀入了10張**，把每張**歸一化成了50*20的，並轉換成1*1000的行向量，最後生成了10*1000的二維矩陣，然後，我再用eye（10,10）函式製造了一個單位矩陣，那麼，這個神經網路的輸入層神經元個數到底是由誰確定的？個數是多少？
你用來訓練神經網路的是哪個矩陣？由訓練矩陣的維度確定。
3.還是上頭2裡的條件，newff的隱含層當然是2層，那麼，每層的神經元個數應該如何確定？個數應為多少？
第一層由輸入資料維度決定，設為k；第二層神經元個數沒有理論依據，一般在k~2*k左右進行實驗，根據結果定具體個數；輸出層神經元個數由問題決定，如果是要把10張圖分成兩類，那麼就是2個節點。
2樓：匿名使用者
3.還是上頭2裡的條件，newff的隱含層當然是2層，那麼，每層的神經元個數應該如何確定？個數應為多少？
謝謝各位高手！
關於matlab中bp神經網路使用train函式的問題,求救，t.t
3樓：匿名使用者
p、t矩陣均為一列bai為一個du樣本，因此p、t的列數zhi必須相等，否則報錯。dao你參考下版別人的程式
，我建議使用權newff函式，不要弄得這麼複雜。還有p、t的生成不需要那麼複雜，只需要：
p(i,:)=yy(i:i+2);
附上newff函式的格式為：
net=newff(pr,[s1 s2 ...sn],,btf,blf,pf），函式newff建立一個可訓練的前饋網路。輸入引數說明：
pr：rx2的矩陣以定義r個輸入向量的最小值和最大值；
si：第i層神經元個數；
tfi：第i層的傳遞函式，預設函式為tansig函式；
btf：訓練函式，預設函式為trainlm函式；
blf：權值/閥值學習函式，預設函式為learngdm函式；
pf：效能函式，預設函式為mse函式。
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