❶ 神經網路權值是啥意思
神經網路的權值是通過對網路的訓練得到的。如果使用MATLAB的話不要自己設定，newff之後會自動賦值。也可以手動：net.IW{}= ; net.bias{}=。一般來說輸入歸一化，那麼w和b取0-1的隨機數就行。神經網路的權值確定的目的是為了讓神經網路在訓練過程中學習到有用的信息，這意味著參數梯度不應該為0。
網路是由若干節點和連接這些節點的鏈路構成，表示諸多對象及其相互聯系。
在1999年之前，人們一般認為網路的結構都是隨機的。但隨著Barabasi和Watts在1999年分別發現了網路的無標度和小世界特性並分別在世界著名的《科學》和《自然》雜志上發表了他們的發現之後，人們才認識到網路的復雜性。
網路會藉助文字閱讀、圖片查看、影音播放、下載傳輸、游戲、聊天等軟體工具從文字、圖片、聲音、視頻等方面給人們帶來極其豐富的生活和美好的享受。
漢語中，「網路」一詞最早用於電學《現代漢語詞典》（1993年版）做出這樣的解釋：「在電的系統中，由若干元件組成的用來使電信號按一定要求傳輸的電路或這種電路的部分，叫網路。」
在數學上，網路是一種圖，一般認為專指加權圖。網路除了數學定義外，還有具體的物理含義，即網路是從某種相同類型的實際問題中抽象出來的模型。在計算機領域中，網路是信息傳輸、接收、共享的虛擬平台，通過它把各個點、面、體的信息聯繫到一起，從而實現這些資源的共享。網路是人類發展史來最重要的發明，提高了科技和人類社會的發展。
❷ bp神經網路
BP（Back Propagation）網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。
所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。
如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。
如圖所示拓撲結構的單隱層前饋網路，一般稱為三層前饋網或三層感知器，即：輸入層、中間層（也稱隱層）和輸出層。它的特點是：各層神經元僅與相鄰層神經元之間相互全連接，同層內神經元之間無連接，各層神經元之間無反饋連接，構成具有層次結構的前饋型神經網路系統。單計算層前饋神經網路只能求解線性可分問題，能夠求解非線性問題的網路必須是具有隱層的多層神經網路。
神經網路的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。主要的研究工作集中在以下幾個方面：
（1）生物原型研究。從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等生物科學方面研究神經細胞、神經網路、神經系統的生物原型結構及其功能機理。
（2）建立理論模型。根據生物原型的研究，建立神經元、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。
（3）網路模型與演算法研究。在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型，以實現計算機模擬或准備製作硬體，包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。
（4）人工神經網路應用系統。在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人等等。
縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網路的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。
神經網路可以用作分類、聚類、預測等。神經網路需要有一定量的歷史數據，通過歷史數據的訓練，網路可以學習到數據中隱含的知識。在你的問題中，首先要找到某些問題的一些特徵，以及對應的評價數據，用這些數據來訓練神經網路。
雖然BP網路得到了廣泛的應用，但自身也存在一些缺陷和不足，主要包括以下幾個方面的問題。
首先，由於學習速率是固定的，因此網路的收斂速度慢，需要較長的訓練時間。對於一些復雜問題，BP演算法需要的訓練時間可能非常長，這主要是由於學習速率太小造成的，可採用變化的學習速率或自適應的學習速率加以改進。
其次，BP演算法可以使權值收斂到某個值，但並不保證其為誤差平面的全局最小值，這是因為採用梯度下降法可能產生一個局部最小值。對於這個問題，可以採用附加動量法來解決。
再次，網路隱含層的層數和單元數的選擇尚無理論上的指導，一般是根據經驗或者通過反復實驗確定。因此，網路往往存在很大的冗餘性，在一定程度上也增加了網路學習的負擔。
最後，網路的學習和記憶具有不穩定性。也就是說，如果增加了學習樣本，訓練好的網路就需要從頭開始訓練，對於以前的權值和閾值是沒有記憶的。但是可以將預測、分類或聚類做的比較好的權值保存。