大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络训练过程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍神经网络训练过程的解答，让我们一起看看吧。
matlab神经网络训练好了怎么用来预测，请说说步骤？
比如你有100个数据，最后10个数据只有输入，没有输出的结果，设定前80组数据为训练样本，神经网络开始学习，还有10组数据作为检测样本，主要用来检测学习的模型是否达到了预期效果，如果检测效果还可以，就可以输入最后10组数据进行模拟仿真了
matlab神经网络训练激活函数的特点？
Matlab中用于神经网络训练的激活函数有多种特点，包括:
1. 可微性：激活函数必须是可微的，以便能够进行梯度下降等优化算法的计算。
2. 非线性：神经网络需要使用非线性的激活函数，以增加网络的非线性表示能力，为网络提供更强大的拟合能力。
3. 有界性：激活函数通常具有有界性，即其输出值范围在某个有限区间内，以保证网络输出值的稳定性。
4. 饱和性：一些激活函数具有饱和状态，即函数在输入值较大或较小时，导数趋近于0，使得梯度下降训练变得困难。
5. 非单调性：一些激活函数具有非单调性，即其输出值在某些区间内不具备单调性，这使得网络的训练过程更复杂。
常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等，它们在Matlab中都有相应的实现和应用。具体选择哪种激活函数，需根据网络的应用场景和需求来决定。
神经网络训练激活函数的特点包括：非线性、可微分、单调性和连续性。
非线性表明神经网络可以拟合非线性模型，可微分保证了反向传播算法的可行性，单调性和连续性有利于优化算法的稳定性和收敛速度。
不同的激活函数适用于不同的场景，如sigmoid函数适用于二分类问题，ReLU函数适用于深度神经网络等。因此，选择合适的激活函数对神经网络的性能具有重要影响。
到此，以上就是小编对于神经网络训练过程的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络训练过程的2点解答对大家有用。
