BP神经网络每次训练结果不一样，怎么回事 我用bp神经网络做预测，可是每次预测出来的结果都不一样，且差...

BP神经网络每次训练结果不一样，怎样编写matlab程序才能让网络稳定。各位大神帮帮忙。~

你用的是matlab的神经网络工具箱吧。那是因为权值和阈值每次都是随机初始化的，所以结果就会不一样，
你可以把随机种子固定，即在代码前面加上setdemorandstream(pi); 这样每次训练出来的结果都是一样的了。

看来楼主是刚开始学习神经网络的，推荐一些资料给楼主：
神经网络之家 （专讲神经网络的网站，有视频下载）

matlab中文论坛的神经网络专区
数学中国的神经网络专区

较好的书：
MATLAB神经网络原理与实例精解

初始值不一样，结果可能相差很大。
还有bp网络的收敛速度很慢。
不知道你的训练函数是什么。
样本一般来说越多越好，但是多了训练就更慢了。

你用的是matlab的神经网络工具箱吧。那是因为权值和阈值每次都是随机初始化的，所以结果就会不一样，
你可以把随机种子固定，即在代码前面加上setdemorandstream(pi); 这样每次训练出来的结果都是一样的了。

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MATLAB神经网络原理与实例精解
神经网络30个案例分析

都是干货，其他的就不说了，祝楼主学习愉快。

BP神经网络每次训练结果不一样,怎么回事

答：你用的是matlab的神经网络工具箱吧。那是因为权值和阈值每次都是随机初始化的，所以结果就会不一样，你可以把随机种子固定，即在代码前面加上setdemorandstream(pi); 这样每次训练出来的结果都是一样的了。看来楼主是刚开始学习神经网络的，推荐一些资料给楼主：神经网络之家 （专讲神经网络的网站，...

我用bp神经网络做预测,改变输入节点和隐层节点数,想找到最优节点,为什 ...

答：神经网络训练时是充满随机性的，基本上不可能每次都收敛到一个相同的权值组合上，所以每次网络的输出（即你的预测值）都是不一样的。你可以多进行几轮试凑，看每次试凑得到的最佳隐层节点数是否很接近，接近的话说明当隐层节点数取这个值时，网络性能较稳定，就可以直接将这个值作为S1。

我用神经网络做预测,可是每次运行的结果都不同,请问是什么原因?_百度...

答：你说的神经网络应该值的是BP网络吧，由于BP网络有无穷多个局部最优解，所以每次计算的结果都不同，这和你初值设置的不同也有关系。一般来说通过多次试验找到一个合理的次优解作为问题的解。

用BP神经网络做数据拟合回归,每次运行结果都不一致,望高人指点,谢了

答：大哥你这个目标要求的也太高了吧，要1e-12！1e-5，1e-6就行了。而且就训练100次由什么用，BP的话起码要3000到5000次训练，复杂问题要10000次左右，再说BP网络存在“殊途同归”的问题，所以每次不太一样也是正常的，只要测试误差满足要求就行了 ...

BP神经网络误差如何提高

答：你好，误差大，第一步需要尝试的是做归一化处理。有线性归一化，有对数函数归一化等等，这个你可以去网上搜索数据归一化方法，有相关的代码，应该。第二部需要做出的改动是隐层节点数量，如果节点数量太多，那么结果的随机性就会很大，如果太少，那么复杂数据的规律计算不出来。多少层节点最合适，这个目前...

BP神经网络最后得出的误差很大

答：1、看看是不是训练效果好，预测效果不好。如果是这样那就是过拟合。网上搜搜有很多解决过拟合的方法。2、如果训练和预测都不好，那就是模型有问题。可能原因是 （1）数据量太小。（2）输入和输出数据之间相关性小。（3）调整参数：除了调整误差和学习率这些参数之外，还可以调整传递函数，例如trainlm...

为什么BP神经网络每次运算结果不一样

答：因为每次的随机数不一样

BP神经网络中训练次数怎么每次运行后显示的次数不一样呢

答：额，你在编写BP神经网络程序时肯定是设定了训练次数或者结束训练条件的，BP算法的训练具有随机性，所以达到结束条件的时间或训练次数一般是不同的。如果每次训练次数相同的话，训练结果可信程度极小，建议增大训练次数数值！

神经网络每次预测的值都不一样?

答：这种结果我也遇到过，是因为代码中训练样本和测试样本是随机选取的，所以每次得到的结果都会有差别。看看你的代码中是否使用了rand、randint等随机选取训练集和测试集。

我用bp神经网络做预测,可是每次预测出来的结果都不一样,且差的比较多...

答：初始值不一样，结果可能相差很大。还有bp网络的收敛速度很慢。不知道你的训练函数是什么。样本一般来说越多越好，但是多了训练就更慢了。