神经网络预测值几乎一样,神经网络为什么能预测

神经网络bp算法可以对样本进行预测，具体是预测什么？

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关于神经网络（matlab）归一化的整理由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：（byjames）1、线性函数转换，表达式如下：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。

2、对数函数转换，表达式如下：y=log10(x)说明：以10为底的对数函数转换。

3、反余切函数转换，表达式如下：y=atan(x)*2/PI归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。

归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。

无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。

为了避免出现这种情况，加快网络学习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有样本的输入信号其均值接近于0或与其均方差相比很小。

归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题时用[0.90.10.1]就要比用[100]要好。

但是归一化处理并不总是合适的，根据输出值的分布情况，标准化等其它统计变换方法有时可能更好。

关于用premnmx语句进行归一化：premnmx语句的语法格式是：[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)其中P，T分别为原始输入和输出数据，minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。

mint和maxt分别为T的最小值和最大值。premnmx函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。

我们在训练网络时如果所用的是经过归一化的样本数据，那么以后使用网络时所用的新数据也应该和样本数据接受相同的预处理，这就要用到tramnmx。

下面介绍tramnmx函数：[Pn]=tramnmx(P,minp,maxp)其中P和Pn分别为变换前、后的输入数据，maxp和minp分别为premnmx函数找到的最大值和最小值。

（byterry2008）matlab中的归一化处理有三种方法1.premnmx、postmnmx、tramnmx2.restd、poststd、trastd3.自己编程具体用那种方法就和你的具体问题有关了（byhappy）pm=max(abs(p(i,:)));p(i,:)=p(i,:)/pm;和fori=1:27p(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));end可以归一到01之间0.1+(x-min)/(max-min)*(0.9-0.1)其中max和min分别表示样本最大值和最小值。

这个可以归一到0.1-0.9。

概率神经网络和径向基神经网络，哪一个比较做预测？

怎么用spss根据神经网络模型分类数据，预测概率

这个预测必须要有历史数据，也就是你需要有过去众多的历史流失数据和可能影响流失的一些影响因素的数据。说白了就是仍然需要有类似自变量和因变量的历史数据，之后才可能进行构建模型预测。

如果你没有历史数据做支撑建立模型，那是没有办法做预测的。

神经网络为什么可以预测？

这个要视处理的问题而定，训练网络的样本是基于多少年的数据，相应预测的就是多少年的数据。

例如电力负荷预测，当进行的是短期负荷预测时，输入的样本为最近几日的负荷数据，那么预测的自然是最近几日的，不可能再长。

而进行长期负荷预测时，训练样本是以年为单位的负荷数据，就可以预测几年甚至数十年的负荷。再例如，进行人口增长预测，则一般是以多年预测为基础的。

概率神经网络主要是用来做什么的？

作用：这种网络已较广泛地应用于非线性滤波、模式分类、联想记忆和概率密度估计当中。概率神经网络是由Specht博士在1989年提出的，它与统计信号处理的许多概念有着紧密的联系。

当这种网络用于检测和模式分类时，可以得到贝叶斯最优结果。它通常由4层组成。第一层为输入层，每个神经元均为单输入单输出，其传递函数也为线性的，这一层的作用只是将输入信号用分布的方式来表示。

第二层称之为模式层，它与输入层之间通过连接权值Wij相连接.模式层神经元的传递函数不再是通常的Sigmoid函数，而为g(Zi)=exp[(Zi-1)/(s*s)]其中，Zi为该层第i个神经元的输入，s为均方差。

第三层称之为累加层，它具有线性求和的功能。这一层的神经元数目与欲分的模式数目相同。第四层即输出层具有判决功能，它的神经元输出为离散值1和-1（或0），分别代表着输入模式的类别。

许多研究已表明概率神经网络具有如下特性：(1)训练容易，收敛速度快，从而非常适用于实时处理；(2)可以完成任意的非线性变换，所形成的判决曲面与贝叶斯最优准则下的曲面相接近；(3)具有很强的容错性；(4)模式层的传递函数可以选用各种用来估计概率密度的核函数，并且，分类结果对核函数的形式不敏感；(5)各层神经元的数目比较固定，因而易于硬件实现。

神经网络提取图像的概率分布特征

神经网络提取图像的概率分布特征：由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数，降低了网络参数选择的复杂度。

卷积神经网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层（S-层），这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。

神经网络特点：例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。

预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

如何训练神经网络

1、先别着急写代码训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。

Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。

由于神经网络实际上是数据集的压缩版本，因此您将能够查看网络（错误）预测并了解它们的来源。如果你的网络给你的预测看起来与你在数据中看到的内容不一致，那么就会有所收获。

一旦从数据中发现规律，可以编写一些代码对他们进行搜索、过滤、排序。把数据可视化能帮助我们发现异常值，而异常值总能揭示数据的质量或预处理中的一些错误。

2、设置端到端的训练评估框架处理完数据集，接下来就能开始训练模型了吗？并不能！下一步是建立一个完整的训练+评估框架。在这个阶段，我们选择一个简单又不至于搞砸的模型，比如线性分类器、CNN，可视化损失。

获得准确度等衡量模型的标准，用模型进行预测。这个阶段的技巧有：·固定随机种子使用固定的随机种子，来保证运行代码两次都获得相同的结果，消除差异因素。·简单化在此阶段不要有任何幻想，不要扩增数据。

扩增数据后面会用到，但是在这里不要使用，现在引入只会导致错误。

·在评估中添加有效数字在绘制测试集损失时，对整个测试集进行评估，不要只绘制批次测试损失图像，然后用Tensorboard对它们进行平滑处理。·在初始阶段验证损失函数验证函数是否从正确的损失值开始。

例如，如果正确初始化最后一层，则应在softmax初始化时测量-log(1/n_classes)。·初始化正确初始化最后一层的权重。如果回归一些平均值为50的值，则将最终偏差初始化为50。

如果有一个比例为1:10的不平衡数据集，请设置对数的偏差，使网络预测概率在初始化时为0.1。正确设置这些可以加速模型的收敛。·人类基线监控除人为可解释和可检查的损失之外的指标。

尽可能评估人的准确性并与之进行比较。或者对测试数据进行两次注释，并且对于每个示例，将一个注释视为预测，将第二个注释视为事实。

·设置一个独立于输入的基线最简单的方法是将所有输入设置为零，看看模型是否学会从输入中提取任何信息。·过拟合一个batch增加了模型的容量并验证我们可以达到的最低损失。

·验证减少训练损失尝试稍微增加数据容量。