神經網路損失如何寫出來

1. 這個神經網路預測的程序怎麼寫啊哪位高人給回答一下

P=[]; %%網路輸入
T=[]; %%網路輸出
net=newff(minmax(P),[5,1],{『tansig』,『logsig』},『trainlm』); %%神經網路
net.trainParam.epochs=2000; %%訓練步數
net.trainParam.goal=0.001; %%目標誤差
net.trainParam.show=25; %%顯示步長
net=train(net,P,T);
還有 你可以用GUI做的...這樣就不用編程了

2. matlab bp神經網路怎麼寫

從原理上來說，神經網路是可以預測未來的點的。
實際上，經過訓練之後，神經網路就擬合了輸入和輸出數據之間的函數關系。只要訓練的足夠好，那麼這個擬合的關系就會足夠准確，從而能夠預測在其他的輸入情況下，會有什麼樣的輸出。
如果要預測t=[6 7]兩點的R值，先以t=[1 2 3 4 5]作為輸入，R=[12 13 14 14 15]作為輸出，訓練網路。訓練完成之後，用t=[2 3 4 5 6]作為輸入，這樣會得到一個輸出。不出意外的話，輸出的數組應該是[13 14 14 15 X],這里的X就是預測t=6時的R值。然後以t=[3 4 5 6 7]作為輸入，同理得到t=7時候的R值。
根據我的神經網路預測，t=6時，R=15，t=7時，R=15。我不知道這個結果是否正確，因為神經網路通常需要大量的數據來訓練，而這里給的數據似乎太少，可能不足以擬合出正確的函數。

3. 在神經網路使用elu激活函數時怎麼使用交叉熵作為損失函數

P、T矩陣均為一列為一個樣本，因此P、T的列數必須相等，否則報錯。你參考下別人的程序，我建議使用newff函數，不要弄得這么復雜。還有P、T的生成不需要那麼復雜，只需要：P(i,:)=YY(i:i+2);附上newff函數的格式為：net=newff(PR,[S1S2SN],{TF1TF2TFN},BTF,BLF,PF），函數newff建立一個可訓練的前饋網路。輸入參數說明：PR：Rx2的矩陣以定義R個輸入向量的最小值和最大值；Si：第i層神經元個數；TFi：第i層的傳遞函數，默認函數為tansig函數；BTF：訓練函數，默認函數為trainlm函數；BLF：權值/閥值學習函數，默認函數為learngdm函數；PF：性能函數，默認函數為mse函數。

4. 卷及神經網路中loss怎麼計算

這個問題比較泛，因為網路的損失函數是由自己設計的，如果不特殊說明一般是有均方誤差和交叉熵兩種損失函數的。其中均方誤差當然就是指的輸出與標簽的差的平方和的平均，計算方式如下：

5. 神經網路的具體演算法

神經網路和粗集理論是智能信息處理的兩種重要的方法,其任務是從大量觀察和實驗數據中獲取知識、表達知識和推理決策規則。粗集理論是基於不可分辯性思想和知識簡化方法,從數據中推理邏輯規則,適合於數據簡化、數據相關性查找、發現數據模式、從數據中提取規則等。神經網路是利用非線性映射的思想和並行處理方法,用神經網路本身的結構表達輸入與輸出關聯知識的隱函數編碼,具有較強的並行處理、逼近和分類能力。在處理不準確、不完整的知識方面,粗集理論和神經網路都顯示出較強的適應能力,然而兩者處理信息的方法是不同的,粗集方法模擬人類的抽象邏輯思維,神經網路方法模擬形象直覺思維,具有很強的互補性。
首先,通過粗集理論方法減少信息表達的屬性數量,去掉冗餘信息,使訓練集簡化,減少神經網路系統的復雜性和訓練時間;其次利用神經網路優良的並行處理、逼近和分類能力來處理風險預警這類非線性問題,具有較強的容錯能力;再次,粗集理論在簡化知識的同時,很容易推理出決策規則,因而可以作為後續使用中的信息識別規則,將粗集得到的結果與神經網路得到的結果相比較,以便相互驗證;最後,粗集理論的方法和結果簡單易懂,而且以規則的形式給出,通過與神經網路結合,使神經網路也具有一定的解釋能力。因此,粗集理論與神經網路融合方法具有許多優點,非常適合處理諸如企業戰略風險預警這類非結構化、非線性的復雜問題。

關於輸入的問題--輸入模塊。
這一階段包括初始指標體系確定，根據所確定的指標體系而形成的數據採集系統及數據預處理。企業戰略風險的初始評價指標如下：
企業外部因素：政治環境(法律法規及其穩定性)，經濟環境（社會總體收入水平，物價水平，經濟增長率），產業結構（進入產業障礙，競爭對手數量及集中程度），市場環境（市場大小）。
企業內部因素：企業盈利能力（銷售利潤率，企業利潤增長率），產品競爭能力（產品銷售率，市場佔有率），技術開發能力（技術開發費比率，企業專業技術人才比重），資金籌措能力（融資率）,企業職工凝聚力（企業員工流動率），管理人才資源，信息資源；戰略本身的風險因素（戰略目標，戰略重點，戰略措施，戰略方針）。
本文所建立的預警指標系統是針對普遍意義上的企業，當該指標系統運用於實際企業時，需要對具體指標進行適當的增加或減少。因為各個企業有其具體的戰略目標、經營活動等特性。
計算處理模塊。這一模塊主要包括粗集處理部分和神經網路處理部分。
粗集處理階段。根據粗集的簡化規則及決策規則對數據進行約簡，構造神經網路的初始結構，便於神經網路的訓練。
企業戰略風險分析需要解決的問題是在保證對戰略風險狀態評價一致的情況下,選擇最少的特徵集,以便減少屬性維數、降低計算工作量和減少不確定因素的影響,粗集理論中的屬性約簡演算法可以很好地解決這個問題。

然後是輸出模塊~
該模塊是對將發生的戰略風險問題發出警報。
按照戰略風險大小強弱程度的不同，可將其分為三個層次。第一層次是輕微戰略風險，是損失較小、後果不甚明顯，對企業的戰略管理活動不構成重要影響的各類風險。這類風險一般情況下無礙大局，僅對企業形成局部和微小的傷害。第二層次是一般戰略風險，是損失適中、後果明顯但不構成致命性威脅的各類風險。這類風險的直接後果使企業遭受一定損失，並對其戰略管理的某些方面帶來較大的不利影響或留有一定後遺症。第三層次是致命性戰略風險，指損失較大，後果嚴重的風險。這類風險的直接後果往往會威脅企業的生存，導致重大損失，使之一時不能恢復或遭受破產。在實際操作中，每個企業應根據具體的狀況，將這三個層次以具體的數值表現出來。

下面回答你的問題：

總的來說，神經網路輸入的是初始指標體系；輸出的是風險。

你所說的風險應該說屬於輸出范疇，具體等級分為三級:無警、輕警、重警，並用綠、黃、紅三種顏色燈號表示。其中綠燈區表示企業綜合指標所反映的實際運行值與目標值基本一致，運行良好;黃燈區表示企業綜合指標所反映的實際運行值與目標值偏離較大，要引起企業的警惕。若採取一定的措施可轉為綠燈區，若不重視可在短期內轉為紅燈區;紅燈區則表示這種偏離超過企業接受的可能，並給企業帶來整體性的重大損失。例如:銷售利潤率極低、資產負債率過高，資源配置不合理、缺乏發展後勁等，必須找出原因，繼而採取有效措施，使企業的戰略管理活動始終處於「安全」的狀態。

希望以上答案能夠幫到你，祝你好運~

6. 神經網路激活函數與損失函數的作用

softmax輸出了各種結果的可能性

7. 神經網路中的梯度與損失值區別

層數比較多的神經網路模型在訓練的時候會出現梯度消失(gradient vanishing problem)和梯度爆炸(gradient exploding problem)問題。

梯度消失問題和梯度爆炸問題一般會隨著網路層數的增加變得越來越明顯。

8. 如何訓練神經網路

1、先別著急寫代碼

訓練神經網路前，別管代碼，先從預處理數據集開始。我們先花幾個小時的時間，了解數據的分布並找出其中的規律。

Andrej有一次在整理數據時發現了重復的樣本，還有一次發現了圖像和標簽中的錯誤。所以先看一眼數據能避免我們走很多彎路。

由於神經網路實際上是數據集的壓縮版本，因此您將能夠查看網路（錯誤）預測並了解它們的來源。如果你的網路給你的預測看起來與你在數據中看到的內容不一致，那麼就會有所收獲。

一旦從數據中發現規律，可以編寫一些代碼對他們進行搜索、過濾、排序。把數據可視化能幫助我們發現異常值，而異常值總能揭示數據的質量或預處理中的一些錯誤。

2、設置端到端的訓練評估框架

處理完數據集，接下來就能開始訓練模型了嗎？並不能！下一步是建立一個完整的訓練+評估框架。

在這個階段，我們選擇一個簡單又不至於搞砸的模型，比如線性分類器、CNN，可視化損失。獲得准確度等衡量模型的標准，用模型進行預測。

這個階段的技巧有：

· 固定隨機種子

使用固定的隨機種子，來保證運行代碼兩次都獲得相同的結果，消除差異因素。

· 簡單化

在此階段不要有任何幻想，不要擴增數據。擴增數據後面會用到，但是在這里不要使用，現在引入只會導致錯誤。

· 在評估中添加有效數字

在繪制測試集損失時，對整個測試集進行評估，不要只繪制批次測試損失圖像，然後用Tensorboard對它們進行平滑處理。

· 在初始階段驗證損失函數

驗證函數是否從正確的損失值開始。例如，如果正確初始化最後一層，則應在softmax初始化時測量-log(1/n_classes)。

· 初始化

正確初始化最後一層的權重。如果回歸一些平均值為50的值，則將最終偏差初始化為50。如果有一個比例為1:10的不平衡數據集，請設置對數的偏差，使網路預測概率在初始化時為0.1。正確設置這些可以加速模型的收斂。

· 人類基線

監控除人為可解釋和可檢查的損失之外的指標。盡可能評估人的准確性並與之進行比較。或者對測試數據進行兩次注釋，並且對於每個示例，將一個注釋視為預測，將第二個注釋視為事實。

· 設置一個獨立於輸入的基線

最簡單的方法是將所有輸入設置為零，看看模型是否學會從輸入中提取任何信息。

· 過擬合一個batch

增加了模型的容量並驗證我們可以達到的最低損失。

· 驗證減少訓練損失

嘗試稍微增加數據容量。

9. 神經網路利用哪種演算法將損失函數的值降到最低

用的是梯度下降演算法，用偏微分找出超平面下降最快的方向，使損失函數快速下降。

10. BP神經網路損失函數居高不下

1、模型結構和特徵工程存在問題。
2、權重初始化方案有問題。
3、正則化過度。
4、選擇合適的激活函數、損失函數。
5、選擇合適的優化器和學習速率。
6、訓練時間不足，模型訓練遇到瓶頸。