Question

关于BP神经网络的数据归一化的问题

一般来说 bp的样本数据最好进行归一化处理 保证其值在【0,1】或【-1,1】之间，请问输出的teach值也有这个要求么？能否说的详细些？谢谢！
好像是我没说明白 是这样的 在样本数据中归一化完成后得到的输出实际上是在【0,1】范围之内的 而我在实际测试是使用的值在进行归一化后得到输出也是在【0,1】之内 我想还原回去 请问有办法么？ 举个例子 如果我的样本数据是 输入：1 2 3 4 5 6 输出：1 4 9 16 25 36 我的预测也是 1 2 3 4 5 6 而我的输出由于归一化则变成了 0 0.4 0.16 0.36 0.64 1，怎么能还原回去？ 请教明白的人 如果你也不懂 就高抬贵手不用回复了！ PS 如果各位百度到的答案就不用发了 我同样也会用搜索引擎 函数是我自己写 不用MATLAB

Answer 1

如果输出的数据较小的时候应该不用归一化，我做过一些这方面的，输出数据都比较小，没有归一化过。但是如果输入数据归一化而输出数据要远远大于输入数据时，权值的调整范围可能也要足够大才能达到预期误差效果，所以在输出过大的情况下可能需要归一化，具体情况可以自己编一个小程序试下，看看效果。

Answer 2

数据归一化汇总
============外一篇 有关mapminmax的用法详解 by faruto==================================
几个要说明的函数接口:
[Y,PS] = mapminmax(X)
[Y,PS] = mapminmax(X,FP)
Y = mapminmax('apply',X,PS)
X = mapminmax('reverse',Y,PS)

用实例来讲解,测试数据 x1 = [1 2 4], x2 = [5 2 3];
>> [y,ps] = mapminmax(x1)
y =
-1.0000 -0.3333 1.0000

ps =
name: 'mapminmax'
xrows: 1
xmax: 4
xmin: 1
xrange: 3
yrows: 1
ymax: 1
ymin: -1
yrange: 2
http://www.ilovematlab.cn/thread-27021-1-1.html
这个讲的很清楚了，自己看吧

Answer 3

数据归一化处理是对原数据进行预处理，在数据输出时可以按照输入的“归一模式”把数据还原回去。