BP神经网络进行预测时设置的训练目标误差控制的是什么，对他进行计算的公式是什么

BP神经网络进行预测时，设置的训练目标误差通常是控制网络输出与真实值之间的误差。这个误差通常是通过均方误差（MSE）来计算的，公式如下：

$MSE = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y_i})^2$

其中，$N$表示样本数，$y_i$表示真实值，$\hat{y_i}$表示网络输出。训练目标误差可以设置为一个阈值，当网络的MSE小于该阈值时，认为网络已经训练完成。

相关问题

BP神经网络中均方误差的公式是什么？

BP神经网络中均方误差（Mean Square Error，MSE）的公式是：

$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2$

其中，$n$表示样本总数，$y_i$表示第$i$个样本的实际输出值，$\hat{y_i}$表示第$i$个样本的预测输出值。

MSE是预测值与实际值之间差的平方和的平均值，用于衡量模型的预测能力。在BP神经网络的训练过程中，每一轮迭代都会计算MSE，然后根据MSE的值来更新模型的权重和偏置，从而提高模型的准确性。

BP神经网络有哪些特点？有哪些公式？代码是什么？

BP神经网络是一种常见的人工神经网络，具有以下特点：
1. 可以解决各种复杂的非线性问题；
2. 学习速度较快，可以通过多次迭代进行优化；
3. 易于实现和应用。

BP神经网络的公式包括：
1. 前向传播公式：
$$
y_k^o=f(\sum_{j=1}^mw_{jk}^oh_j^h)
$$
其中，$y_k^o$表示输出层第$k$个神经元的输出，$f$为激活函数，$w_{jk}^o$为输出层第$k$个神经元与隐藏层第$j$个神经元之间的权值，$h_j^h$为隐藏层第$j$个神经元的输出。
2. 反向传播公式：
$$
\delta_j^h=f'(net_j^h)\sum_{k=1}^nw_{jk}^o\delta_k^o
$$
$$
\Delta w_{jk}^o=-\eta\delta_k^oy_j^h
$$
其中，$\delta_j^h$为隐藏层第$j$个神经元的误差，$f'$为激活函数的导数，$net_j^h=\sum_{i=1}^mw_{ij}^hx_i$为隐藏层第$j$个神经元的加权输入，$\delta_k^o$为输出层第$k$个神经元的误差，$\eta$为学习率，$\Delta w_{jk}^o$为输出层第$k$个神经元与隐藏层第$j$个神经元之间的权值变化量，$y_j^h$为隐藏层第$j$个神经元的输出。
BP神经网络的代码实现比较复杂，可以参考相关的开源实现。