Ⅰ 神经网络对输入变量个数有没有要求，六十个可以吗
可以，但是网络规模太大，很臃肿，需要调整的参数过多，影响收敛速度。
关于隐层节点数：在BP 网络中，隐层节点数的选择非常重要，它不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大，而且是训练时出现“过拟合”的直接原因，但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。 目前多数文献中提出的确定隐层节点数的计算公式都是针对训练样本任意多的情况，而且多数是针对最不利的情况，一般工程实践中很难满足，不宜采用。事实上，各种计算公式得到的隐层节点数有时相差几倍甚至上百倍。为尽可能避免训练时出现“过拟合”现象，保证足够高的网络性能和泛化能力，确定隐层节点数的最基本原则是：在满足精度要求的前提下取尽可能紧凑的结构，即取尽可能少的隐层节点数。研究表明，隐层节点数不仅与输入/输出层的节点数有关，更与需解决的问题的复杂程度和转换函数的型式以及样本数据的特性等因素有关。
在确定隐层节点数时必须满足下列条件：
（1）隐层节点数必须小于N-1（其中N为训练样本数），否则，网络模型的系统误差与训练样本的特性无关而趋于零，即建立的网络模型没有泛化能力，也没有任何实用价值。同理可推得：输入层的节点数（变量数）必须小于N-1。
(2) 训练样本数必须多于网络模型的连接权数，一般为2~10倍，否则，样本必须分成几部分并采用“轮流训练”的方法才可能得到可靠的神经网络模型。
总之，若隐层节点数太少，网络可能根本不能训练或网络性能很差；若隐层节点数太多，虽然可使网络的系统误差减小，但一方面使网络训练时间延长，另一方面，训练容易陷入局部极小点而得不到最优点，也是训练时出现“过拟合”的内在原因。因此，合理隐层节点数应在综合考虑网络结构复杂程度和误差大小的情况下用节点删除法和扩张法确定。
Ⅱ rbf神经网络的输入参数个数有上限么
没有规定说只能有一个输出，输出向量维数也是根据你的输出样本确定的。在RBF网络之前训练，需要给出输入向量X和目标向量T，训练的目的是要求得第一层和第二层之间的权值W1、阀值B1，和第二层与第三层之间的权值W2、阀值B2。整个网络的训练分为两步，第一部是无监督的学习，求W1、B1。第二步是有监督的学习求W2、B2。newrbe（）函数：和newrb（）功能差不多，用于创建一个精确地神经网络，能够基于设计向量快速的无误差的设计一个径向基网络。该函数在创建RBF网络的时候，自动选择隐含层数目，隐藏层的数目等于样本输入向量的数目，使得误差为0。在样本输入向量非常多的情况下，用rbe就不大合适。
Ⅲ 神经网络一个隐含层通常有几个节点数阿
一个最简单的分类，是在平面上画一条直线，左边为类0，右边为类1，直线表示为
这是一个分类器，输入(x,y)，那么，要求的参数有三个:a,b,c。另外注意c的作用，如果没有c，这条直线一定会过原点。
因此，我们可以设计一个简单的神经网络，包含两层，输入层有三个节点，代表x,y,1，三条线分别代表a,b,cg(z)对传入的值x进行判别，并输出结果。
但是，由于z的值可能为[],为了方便处理，需要将其压缩到一个合理的范围，还需sigmoid函数:
这样的激励函数，能够将刚才的区间，压缩到
Ⅳ 人工智能神经网络
1.
x=2.0,w=2.3,b=-3
y=wx+b=1.6
1)硬极限就是大于0就是1，小于等于0就取0，所以答案是1
2)线性函数输入是多少，输出就是多少，所以答案是1.6
3)对数-S型函数，应该是应用sigmoid函数，y=1/(1+e^(-1.6))=0.832
2.你打错字了？把“是”打成“时”了？
x=2.0,w=2.3,b=-3
y=wx+b=1.6
1)传输函数的净输入是1.6
2)神经元的输出是1.6(没有给传输函数是啥，所以这个可能是没有经过传输函数的输出吧。)
3.
1)6个输入，2个输出，所以有8个神经元。
2)6个w，所以是6维
3)采用sigmoid函数，输出就会是0和1之间的连续值了。
4)为了使网络具有更好的性能,可以提高容错性和存储容量，可以采用偏值
以上答案仅供参考。第一题应该没有问题，后两题不太确定。
Ⅳ 神经网络的数据量多少比较合适
一般来说要1万以上，越多越好，但要保证采集标准统一，且输出为相同的数据不能太多。