神经网络预测值几乎一样,神经网络预测出现负值

Matlab的BP神经网络预测值有负值，如何设定避免负值出现？

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

用bp神经网络预测样本数据，有很少部分出现了负值，如何避免啊，结果肯定大于0，不可能为负值的。求高手

神经网络权值为负怎么解释其含义

python做BP神经网络，进行数据预测，训练的输入和输出值都存在负数，为什么预测值永远为正数？

BP神经网络权值为什么有负的

BP神经网络的权值并非是加权平均的那种归一化权值,而是一个相乘系数.由于文化差异的原因,这个翻译词很容易混淆.归一化和相乘系数都叫做权,一些书会注明两者的不同,或者采取不同的翻译方法,比如前者翻译为权重,后者翻译为权值.。

BP神经网络做数据预测，预测出来结果感觉不对，求大神指导

bp神经网络无法达到预测 15

训练完成后，训练样本中的样本全部都是低误差的（达到了goal），不会出现你说的这种情况。你看看是不是你的预期输出搞错了。还有测试样本和检验样本这些一般误差也较小。

BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

用matlab做BP神经网络，进行数据预测，全部都为正数，但是反归一化后得到负数是什么原因？