matlab BP神经网络 performance 图这五条线的详细解释
图上的三个彩色实线分别是：每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程。
特别是，应该注意内部的TEST红线，这是BP计算/训练结果。BEST虚线表示当BP网络被训练到第八代时，BP训练结果是最佳的。
GOAL虚线是在编程或直接使用MATLAB的ANN工具箱训练此BP时设置的网络容量训练停止目标（一个）。
扩展资料：BP（Back Propagation）神经网络是由Rumelhart和McCelland领导的一组科学家于1986年提出的。
BP（Back Propagation）是由反向传播误差反向传播算法训练的多层前馈网络，是使用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络可以学习并存储大量的输入-输出模式映射关系，而无需事先揭示描述这些映射关系的数学方程式。
BP网络的学习规则是使用最速下降法，并通过反向传播来不断调整网络的权重和阈值，以最小化网络的平方误差之和。 BP神经网络模型的拓扑包括输入层，隐藏层和输出层。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
MATLAB做BP神经网络的时候训练的三个图
Matlab中BP神经网络训练图看不懂，萌新急求大神指点。
请帮忙解释下matlab做bp神经网络regression的四个图代表啥意思
你好，很高兴为你解答。表示网络训练预测时，用了简单的回归分析，一部分数据用来训练的情况，一部分数据用来确认训练情况，剩下的数据用来测试，以及最后整体状况。
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Matlab中BP神经网络训练结果求指导，萌新求各位大神给分析一下，感激不尽。
P=[1;2;3;4;5];%月P=[P/50]；T=[2;3;4;5;6]；%月训练样本T=[T/50]；threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];net=newff(threshold,[15,7],{'tansig','logsig'},'trainlm');net.trainParam.epochs=2000;=0.001;=0.1;net=train(net,P,T);P_test=[6月]';%6月数据预测7月P_test=[P_test/50];y=sim(net,P_test)y=[y*50]。