神经网络隐含层数的确定,两层隐藏层的神经网络

1、神经网络隐层数和神经元个数如何确定？

你使用的什么神经网络？如果是RBF神经网络，那么只有3层，输入层，隐含层和输出层。确定神经元个数的方法有K-means,ROLS等算法。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、小波神经网络的建模怎么确定隐含层的神经元个数

确定隐层节点数的方法为“试凑法”神经网络有两层隐含层个数怎么取。
隐含神经元的数目是非常重要的，它的选取结果直接影响到网络的性能好坏。如果隐含层的神经元数量太少，网络就不能够很好的学习，即便可以学习，需要训练的次数也非常多，训练的精度也不高。当隐含层神经元的数目在一个合理的范围内时，增加神经元的个数可以提高网络训练的精度，还可能会降低训练的次数。但是，当超过这一范围后，如果继续增加神经元的数量，网络训练的时间又会增加，甚至还有可能引起其它的问题。那么，究竟要选择多少个隐含层神经元才合适呢?
遗憾的是，至今为止还没有理论规定该如何来确定网络隐含层的数目。所以，只能用尝试的方法来寻找最适宜的隐含层神经元数目。本文采取的做法是:构建多个BP网络，它们除了隐含层神经元个数不同外，其它一切条件都相同，通过比较它们训练的循环次数和网络精度，找到最佳的神经元个数。
小波神经网络的隐层设计原则也遵循这个方法。也有一些经验公式，可以作为参考。

3、matlab建立bp神经网络如何设置两个隐含层呢？

题主那个newff里面的10看到没？那个就是设置1个隐含层的神经元个数，要多个隐含层就把10改成[4,10,1]就是第一个隐含层有4个神经元，第二个隐含层10个神经元，最后一层输出层1个神经元。然后你的{TF1 TF2}不用改。这样应该能用了。

然后给你一个newff的各项参数使用的介绍：

4、神经网络一个隐含层通常有几个节点数阿？

一个最简单的分类，是在平面上画一条直线，左边为类0，右边为类1，直线表示为
这是一个分类器，输入(x,y)，那么，要求的参数有三个:a,b,c。另外注意c的作用，如果没有c，这条直线一定会过原点。

因此，我们可以设计一个简单的神经网络，包含两层，输入层有三个节点，代表x,y,1，三条线分别代表a,b,cg(z)对传入的值x进行判别，并输出结果。
但是，由于z的值可能为[],为了方便处理，需要将其压缩到一个合理的范围，还需sigmoid函数:
这样的激励函数，能够将刚才的区间，压缩到

5、BP神经网络隐含层的输入层3个单元，输出层3个单元。。。。。。隐含层的个数咋确定。。。求高手指教

现在多数都是用一个经验公式：（输出层+输出层）开根号，然后加1-10之间的数。
像这么少的输入输出层，隐层10以内的都可以吧，一个一个试试看哪个效果好。

6、matlab BP神经网络出错 newff参数 隐含层 怎么确定

设[P,T]是训练样本，[X,Y]是测试样本；
net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立网络
q=sim(net,p);
e=q-T;
plot(p,q); %画训练误差曲线
q=sim(net,X);
e=q-Y;
plot(X,q); %画测试误差曲线
训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。
第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。
第二个参数是一个设定每层神经元个数的数组。
第三个参数是包含每层用到的传递函数名称的细胞数组。
最后一个参数是用到的训练函数的名称。
举个例子，下面命令将创建一个二层网络。它的输入是两个元素的向量，第一层有三个神经元(3)，第二层有一个神经元(1)。
第一层的传递函数是tan-sigmoid，输出层的传递函数是linear。
输入向量的第一个元素的范围是-1到2[-1 2]，输入向量的第二个元素的范围是0到5[0 5]，训练函数是traingd。
net=newff([-1 2; 0 5],[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
这个命令建立了网络对象并且初始化了网络权重和偏置，因此网络就可以进行训练了。
我们可能要多次重新初始化权重或者进行自定义的初始化。
下面就是初始化的详细步骤。
在训练前馈网络之前，权重和偏置必须被初始化。初始化权重和偏置的工作用命令init来实现。这个函数接收网络对象并初始化权重和偏置后返回网络对象。
下面就是网络如何初始化的：
net = init(net);
我们可以通过设定网络参数net.initFcn和net.layer{i}.initFcn这一技巧来初始化一个给定的网络。
net.initFcn用来决定整个网络的初始化函数。前馈网络的缺省值为initlay，它允许每一层用单独的初始化函数。
设定了net.initFcn ，那么参数net.layer{i}.initFcn 也要设定用来决定每一层的初始化函数。
对前馈网络来说，有两种不同的初始化方式经常被用到：initwb和initnw。initwb函数根据每一层自己的初始化参数(net.inputWeights{i,j}.initFcn)初始化权重矩阵和偏置。前馈网络的初始化权重通常设为rands，它使权重在-1到1之间随机取值。这种方式经常用在转换函数是线性函数时。initnw通常用于转换函数是曲线函数。它根据Nguyen和Widrow[NgWi90]为层产生初始权重和偏置值，使得每层神经元的活动区域能大致平坦的分布在输入空间。