BP神经网络中s函数的作用,bp神经网络的目标函数

BP神经网络的传递函数选择有什么特定要求？我使用高斯函数作为其传递函数（激活函数）可行麽

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

BP神经网络matlab工具箱中的激励函数（传递函数），训练函数，学习函数

激励函数用于神经元由输入计算输出的，而训练函数和学习函数是基于误差，来修改权值和阈值的，再就完成了一次训练，然后继续迭代，知道达到迭代次数或满足精度好文案。

然而，学习函数和训练函数的功能貌似很相近，至于具体区别，正在纠结着我呢。

MTALAB中BP神经网络newff函数

cols=100;%样本数量p=zeros(2,cols);%这个不要也可以，但效率会低一点t=zeros(2,cols);for i=1:colstheta1=rand()*pi/2;theta2=rand()*pi/2;x=L1*cos(theta1)+L2*cos(theta1+theta2);%L1、L2需要预定义y=L1*sin(theta1)+L2*sin(theta1+theta2);p(1,i)=theta1;p(2,i)=theta2;t(1,i)=x;t(2,i)=y;end%接下来用newff、train、sim函数代码如上。

newff函数的格式为：net=newff(PR,[S1 S2 ],{TF1 },BTF,BLF,PF），函数newff建立一个可训练的前馈网络。

输入参数说明：PR：Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值；Si：第i层神经元个数；TFi：第i层的传递函数，默认函数为tansig函数；BTF：训练函数，默认函数为trainlm函数；BLF：权值/阀值学习函数，默认函数为learngdm函数；PF：性能函数，默认函数为mse函数。

BP神经网络原理

人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（Error Back-Prooaeation），简称为BP网络。

在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中࿰