神經網路模型的分類
人工神經網路的模型很多，可以按照不同的方法進行分類。其中，常見的兩種分類方法是，按照網路連接的拓樸結構分類和按照網路內部的信息流向分類。
1 按照網路拓樸結構分類
網路的拓樸結構，即神經元之間的連接方式。按此劃分，可將神經網路結構分為兩大類：層次型結構和互聯型結構。
層次型結構的神經網路將神經元按功能和順序的不同分為輸出層、中間層（隱層）、輸出層。輸出層各神經元負責接收來自外界的輸入信息，並傳給中間各隱層神經元；隱層是神經網路的內部信息處理層，負責信息變換。根據需要可設計為一層或多層；最後一個隱層將信息傳遞給輸出層神經元經進一步處理後向外界輸出信息處理結果。
而互連型網路結構中，任意兩個節點之間都可能存在連接路徑，因此可以根據網路中節點的連接程度將互連型網路細分為三種情況：全互連型、局部互連型和稀疏連接型
2 按照網路信息流向分類
從神經網路內部信息傳遞方向來看，可以分為兩種類型：前饋型網路和反饋型網路。
單純前饋網路的結構與分層網路結構相同，前饋是因網路信息處理的方向是從輸入層到各隱層再到輸出層逐層進行而得名的。前饋型網路中前一層的輸出是下一層的輸入，信息的處理具有逐層傳遞進行的方向性，一般不存在反饋環路。因此這類網路很容易串聯起來建立多層前饋網路。
反饋型網路的結構與單層全互連結構網路相同。在反饋型網路中的所有節點都具有信息處理功能，而且每個節點既可以從外界接受輸入，同時又可以向外界輸出。
❷ BP神經網路用sigmoid激活函數進行多分應該怎麼設置目標向量,怎麼設置輸出啊
輸出的數量取決於你的target怎麼設置，比如你的輸入是一個5行n列的數據，輸出是一個4行n列的數據，你用這個數據初始化並且訓練神經網路，得到的當然是5個輸入值4個輸出值的神經網路。
函數怎麼寫的話，去看matlab 幫助，搜索newff，你就能看到用法了。
❸ 神經網路如何做分類
建議你看看《神經網路設計》
最簡單的神經元，輸入p之後，輸出為a=f(wp+b)，f通常為對數S型傳輸函數，w為參數，b也是參數，根據訓練樣本得到。
❹ 運用matlab解決bp神經網路多個輸入一個輸出的問題
就是一個bp網路啊
❺ 神經網路分類問題
神經網路是新技術領域中的一個時尚詞彙。很多人聽過這個詞，但很少人真正明白它是什麼。本文的目的是介紹所有關於神經網路的基本包括它的功能、一般結構、相關術語、類型及其應用。
「神經網路」這個詞實際是來自於生物學，而我們所指的神經網路正確的名稱應該是「人工神經網路（ANNs）」。在本文，我會同時使用這兩個互換的術語。
一個真正的神經網路是由數個至數十億個被稱為神經元的細胞（組成我們大腦的微小細胞）所組成，它們以不同方式連接而型成網路。人工神經網路就是嘗試模擬這種生物學上的體系結構及其操作。在這里有一個難題：我們對生物學上的神經網路知道的不多！因此，不同類型之間的神經網路體系結構有很大的不同，我們所知道的只是神經元基本的結構。
The neuron
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雖然已經確認在我們的大腦中有大約50至500種不同的神經元，但它們大部份都是基於基本神經元的特別細胞。基本神經元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses負責神經元之間的連接，它們不是直接物理上連接的，而是它們之間有一個很小的空隙允許電子訊號從一個神經元跳到另一個神經元。然後這些電子訊號會交給soma處理及以其內部電子訊號將處理結果傳遞給axon。而axon會將這些訊號分發給dendrites。最後，dendrites帶著這些訊號再交給其它的synapses，再繼續下一個循環。
如同生物學上的基本神經元，人工的神經網路也有基本的神經元。每個神經元有特定數量的輸入，也會為每個神經元設定權重（weight）。權重是對所輸入的資料的重要性的一個指標。然後，神經元會計算出權重合計值（net value），而權重合計值就是將所有輸入乘以它們的權重的合計。每個神經元都有它們各自的臨界值（threshold），而當權重合計值大於臨界值時，神經元會輸出1。相反，則輸出0。最後，輸出會被傳送給與該神經元連接的其它神經元繼續剩餘的計算。
Learning
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正如上述所寫，問題的核心是權重及臨界值是該如何設定的呢？世界上有很多不同的訓練方式，就如網路類型一樣多。但有些比較出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen訓練模式。
由於結構體系的不同，訓練的規則也不相同，但大部份的規則可以被分為二大類別 - 監管的及非監管的。監管方式的訓練規則需要「教師」告訴他們特定的輸入應該作出怎樣的輸出。然後訓練規則會調整所有需要的權重值（這是網路中是非常復雜的），而整個過程會重頭開始直至數據可以被網路正確的分析出來。監管方式的訓練模式包括有back-propagation及delta rule。非監管方式的規則無需教師，因為他們所產生的輸出會被進一步評估。
Architecture
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在神經網路中，遵守明確的規則一詞是最「模糊不清」的。因為有太多不同種類的網路，由簡單的布爾網路（Perceptrons），至復雜的自我調整網路（Kohonen），至熱動態性網路模型（Boltzmann machines）！而這些，都遵守一個網路體系結構的標准。
一個網路包括有多個神經元「層」，輸入層、隱蔽層及輸出層。輸入層負責接收輸入及分發到隱蔽層（因為用戶看不見這些層，所以見做隱蔽層）。這些隱蔽層負責所需的計算及輸出結果給輸出層，而用戶則可以看到最終結果。現在，為免混淆，不會在這里更深入的探討體系結構這一話題。對於不同神經網路的更多詳細資料可以看Generation5 essays
盡管我們討論過神經元、訓練及體系結構，但我們還不清楚神經網路實際做些什麼。
The Function of ANNs
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神經網路被設計為與圖案一起工作 - 它們可以被分為分類式或聯想式。分類式網路可以接受一組數，然後將其分類。例如ONR程序接受一個數字的影象而輸出這個數字。或者PPDA32程序接受一個坐標而將它分類成A類或B類（類別是由所提供的訓練決定的）。更多實際用途可以看Applications in the Military中的軍事雷達，該雷達可以分別出車輛或樹。
聯想模式接受一組數而輸出另一組。例如HIR程序接受一個『臟』圖像而輸出一個它所學過而最接近的一個圖像。聯想模式更可應用於復雜的應用程序，如簽名、面部、指紋識別等。
The Ups and Downs of Neural Networks
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神經網路在這個領域中有很多優點，使得它越來越流行。它在類型分類/識別方面非常出色。神經網路可以處理例外及不正常的輸入數據，這對於很多系統都很重要（例如雷達及聲波定位系統）。很多神經網路都是模仿生物神經網路的，即是他們仿照大腦的運作方式工作。神經網路也得助於神經系統科學的發展，使它可以像人類一樣准確地辨別物件而有電腦的速度！前途是光明的，但現在...
是的，神經網路也有些不好的地方。這通常都是因為缺乏足夠強大的硬體。神經網路的力量源自於以並行方式處理資訊，即是同時處理多項數據。因此，要一個串列的機器模擬並行處理是非常耗時的。
神經網路的另一個問題是對某一個問題構建網路所定義的條件不足 - 有太多因素需要考慮：訓練的演算法、體系結構、每層的神經元個數、有多少層、數據的表現等，還有其它更多因素。因此，隨著時間越來越重要，大部份公司不可能負擔重復的開發神經網路去有效地解決問題。
Conclusion
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希望您可以通過本文對神經網路有基本的認識。Generation5現在有很多關於神經網路的資料可以查閱，包括文章及程序。我們有Hopfield、perceptrons（2個）網路的例子，及一些back-propagation個案研究。
Glossary
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NN 神經網路，Neural Network
ANNs 人工神經網路，Artificial Neural Networks
neurons 神經元
synapses 神經鍵
self-organizing networks 自我調整網路
networks modelling thermodynamic properties 熱動態性網路模型
❻ BP神經網路多輸出表達式如何確定
當然可以，神經網路具有極強的非線性映射能力，對非線性函數的擬合效果非常好，你可以試試BP神經網路，擬合能力已經很強。當對系統對於設計人員來說，很透徹或者很清楚時，則一般利用數值分析，偏微分方程等數學工具建立精確的數學模型，但當對系統很復雜，或者系統未知，系統信息量很少時，建立精確的數學模型很困難時，神經網路的非線性映射能力則表現出優勢，因為它不需要對系統進行透徹的了解，但是同時能達到輸入與輸出的映射關系，這就大大簡化設計的難度。
❼ 多分類神經網路訓練問題
確定數據和代碼沒有問題
是否過擬合？
❽ BP神經網路分類 三個輸入兩個輸出，隱含層應選多少層，節點數多少為宜 還有訓練次數什麼的需要專門設置
現在還沒有什麼成熟的定理能確定各層神經元的神經元個數和含有幾層網路,大多數還是靠經驗,不過3層網路可以逼近任意一個非線性網路,神經元個數越多逼近的效果越好。