Question

matlab中的BP神经网络

学习函数与训练函数在权值阈值上各干嘛的有何不同，有高手能给我讲解一下吗？困扰很久了，还是不清晰，多谢了！

Answer 1

从原理上来说，神经网络是可以预测未来的点的。
实际上，经过训练之后，神经网络就拟合了输入和输出数据之间的函数关系。只要训练的足够好，那么这个拟合的关系就会足够准确，从而能够预测在其他的输入情况下，会有什么样的输出。
如果要预测t=[6
7]两点的R值，先以t=[1
2
3
4
5]作为输入，R=[12
13
14
14
15]作为输出，训练网络。训练完成之后，用t=[2
3
4
5
6]作为输入，这样会得到一个输出。不出意外的话，输出的数组应该是[13
14
14
15
X],这里的X就是预测t=6时的R值。然后以t=[3
4
5
6
7]作为输入，同理得到t=7时候的R值。
根据我的神经网络预测，t=6时，R=15，t=7时，R=15。我不知道这个结果是否正确，因为神经网络通常需要大量的数据来训练，而这里给的数据似乎太少，可能不足以拟合出正确的函数。

Answer 2

每一层函数的映射关系看成是y=ax+b的话，a是权值，b是阈值，训练过程是通过不断调整a和b的值最终实现神经网络的预测功能的。