神经网络基础问题整理
1.神经网络的教材哪本比较经典神经网络原理
Simon Haykin ? 叶世?史忠植译
神经网络设计 神经网络书籍
神经网络模型及其matlab仿真程序设计 周开利
（对神经网络工具箱函数及里面神经网络工具箱的神经网络模型的网络对象及其属性做了详细的论述，后者在神经网络理论与matlab7实现那本书里面是没有的）
神经网络理论与matlab7实现
（这本书对初学这入门还是挺不错的，看过了，就对matlab神经网络工具箱有教好的了解）
神经网络设计（我认为这是一本很好的书，讲理论不是很多，看过之后就会对神经网络的原理有更好的了解）
神经网络结构设计的理论与方法（这本书对提高网络的泛化能力的一些方法做了讲述，并且书后有程序，对网络结构的设计应该是挺有帮助的）
摘自 给初学matlab神经网络的一点建议
http://www.2nsoft.cn/bbs/read.php?tid=1111&keyword= 5 如何查看BP神经网络训练后的权值和阈值呀！！
训练好的权值、阈值的输出方法是：
输入到隐层权值：w1=net.iw{1,1}
隐层阈值：theta1=net.b{1}
隐层到输出层权值：w2=net.lw{2,1};
输出层阈值：theta2=net.b{2} 7 用BP逼近非线性函数，如何提高训练精度啊
(1)调整网络结构
增加网络的层数可以进一步降低误差 ，提高精度但会使网络复杂化 ，从而增加网络的训练时间 。精度的提高实际上也可以通过增加隐层神经 元的数目来获得 ，其效果更容易观察和掌握 ，所以应优先考虑 。
(2)初始值选取
为了使误差尽可能小 ，需要合理选择初始权重和偏置，如果太大就容易陷入饱和区，导致停顿 。一般应选为均匀分布的小数，介于 (一1，1) 。
(3)学习速率调整
学习速率的选取很重要 ，大了可能导致系统不稳定 ，小了会导致训练周期过长、收敛慢 ，达不到要求的误差 。一般倾向于选取较小的学习 速率以保持系统稳定，通过观察误差下降曲线来判断 。下降较快说明学习率比较合适 ，若有较大振荡则说明学习率偏大。同时 ，由于网络规 模大小的不同，学习率选择应当针对其进行调整 。
(4)期望误差
期望误差当然希望越小越好 ，但是也要有合适值。 9 对初学神经网络者的小提示
http://www.2nsoft.cn/bbs/read.php?tid=427&fpage=3 不一一贴了
有兴趣的可以到
http://www.2nsoft.cn/bbs/read.php?tid=6745&keyword= 如果各位有相关问题及解答可以加到后面
使它完善起来
整理是个很费力及费时间的事情，希望对大家有点用
:@) 请问你会小波神经网络的多输入输出问题么？
SCG算法
关于SCG算法只知道它是变梯度算法中的一种，是由Moller提出的，它的优势就是不需要每次迭代中都进行线型搜索，避免了耗时的问题。可是在具体点就不知道了，谁能帮补充一些呢？谢谢了！:loveliness: 神经网络的问题还很多把这个帖子置顶好了
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