mlp神经网络和bp神经网络,bp神经网络lm算法原理_mlp神经网络和bp神经网络的区别

MATLAB中训练LM算法的BP神经网络

。

1.初始权值不一样，如果一样，每次训练结果是相同的2.是3.在train之前修改权值，IW,LW,b，使之相同4.取多次实验的均值一点浅见，仅供参考训练误差是否降到一定范围内，比如1e-3，将训练样本回代结果如何，训练样本进行了预处理，比如归一化，而测试样本未进行同样的处理这样的归一化似有问题，我也认为“测试数据的归一化也用训练数据归一化时得出的min和max值”，请参考这个帖子测试数据带入训练好的神经网络误差当然不会达到1e-5，这是预测啊。

但将训练数据带入误差必然是1e-5，算法终止就是因为达到这个误差才终止，这个误差是由训练数据的输入、输出以及神经网络的权值、激活函数共同决定的，神经网络训练完后，权值、激活函数定了，同样的数据再代入神经网络，误差会不等于1e-5？

第二个问题：不可能每个值都达到1e-5，1e-5是MSE（meansquareerror），它们的平方和除以总数再开方，mse（E）必为1e-5另外，LM算法虽然训练最快，但是预测精度一般不好，不如gdm，gdx。

IS-LM-BP模型中，LM比BP陡峭的经济含义是什么？

BP曲线比LM曲线更陡峭，就说明资本流动对国内利率变化不敏感，资本流动程度较低爱发猫 www.aifamao.com。

产品市场上所决定的国民收入又会影响货币需求，从而影响利率，这又是产品市场对货币市场的影响，可见，产品市场和货币市场是相互联系的，相互作用的，而收入和利率也只有在这种相互系，相互作用中才能决定。

描述和分析这两个市场相互联系的理论结构，就称为IS—LM。

该模型要求同时达到下面的两个条件：(1)I(i)=S(Y)IS