BP神经网络的误差函数有哪些

时间: 2023-07-17 09:53:40 浏览: 104
BP神经网络的误差函数可以根据不同的任务和需求进行选择。以下是常用的几种误差函数: 1. 均方误差(Mean Squared Error,MSE):适用于回归问题,计算预测值与真实值之间的平均差值的平方。 2. 交叉熵误差(Cross Entropy Error,CEE):适用于分类问题,计算预测值与真实值之间的差异,引入了对数函数,能够更好地表达分类问题中的不确定性。 3. 对数似然误差(Log-Likelihood Error,LLE):适用于分类问题,和交叉熵误差类似,但是对数似然误差还考虑了类别的先验概率。 4. Hinge Loss:适用于支持向量机(SVM)等分类算法,对于正确分类的样本,误差为0,对于分类错误的样本,误差为其到正确分类边界的距离。 5. Huber Loss:适用于回归问题,对于预测误差较小的样本,使用均方误差,对于预测误差较大的样本,使用绝对误差。
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matlab中自定义BP神经网络的误差函数

根据提供的引用内容,没有找到关于Matlab中自定义BP神经网络误差函数的代码。但是,Matlab中可以使用`trainlm`函数来训练BP神经网络,并且该函数使用的误差函数是均方误差函数。如果需要自定义误差函数,可以使用`train`函数并自己编写误差函数。下面是一个示例代码: ```matlab % 自定义误差函数 function e = custom_error(targets,outputs) % targets: 目标输出 % outputs: 实际输出 e = sum((targets-outputs).^2); end % 创建BP神经网络 net = feedforwardnet([10 5]); % 两个隐藏层,分别有10和5个神经元 net.trainFcn = 'train'; % 使用train函数进行训练 net.trainParam.epochs = 100; % 迭代次数为100 net.trainParam.lr = 0.1; % 学习率为0.1 net.trainParam.goal = 0.01; % 目标误差为0.01 net.divideFcn = ''; % 不分割数据集 net.performFcn = 'custom_error'; % 使用自定义误差函数 net = train(net,inputs,targets); % 训练网络 ```

BP神经网络PID的误差函数选取

根据引用[2]中所述,BP神经网络PID控制器的误差函数通常选取为均方误差函数(MSE)。均方误差函数是指预测值与真实值之间差的平方和的平均值。在BP神经网络PID控制器中,误差函数的值越小,说明预测值与真实值之间的差距越小,控制器的性能越好。因此,通过不断调整神经网络的权重和偏置,使得误差函数的值不断减小,从而实现对PID控制器参数的自适应调整。

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