神经网络训练样本 加权,神经网络训练模型描述

神经网络测试样本集，训练样本集怎么理解，编程目的是让 测试样本输出跟踪目标输出么？谢谢指导~~~不懂~

训练样本是用来训练学习机的，测试样本是学习机要识别的对象。

比如你想让一台电脑能识别茶杯，首先你要准备一个茶杯(训练样本)，然后把茶杯给计算机看(数据输入)，并告诉电脑说这样的东东是茶杯(期望输出)，电脑看到茶杯后它认为是花盆，但看到你的期望是茶杯，他就不停训练自己这个是茶杯不是花盆，直到电脑他自己认为茶杯是茶杯后结束（这个过程叫学习），然后你把另一只茶杯(测试样本)放在电脑面前，并问他这是什么东东，电脑通过运算后告诉你是茶杯(这个过程叫识别)。

神经网络的原理是输入层的数据经过多个神经元后的输出值尽量接近给出的期望值，如果输出值与期望值误差大，则反复修改神经元的权，直到输出值与期望值的误差在可接受范围。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

菜鸟请BP神经网络达人帮忙。。万分感谢！

步骤基本上是这样的，但你需要自己根据数据来设置相应的参数close all ;clear ;echo on ;clc ;% NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练% SIM——对 BP 神经网络进行仿真pause% 敲任意键开始clc% 定义训练样本% P 为输入矢量p=[ ];% T 为目标矢量t= [];%训练样本的归一化for i=1:（训练样本的指标数）P(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(