神经网络对样本个数有要求么？

1. 神经网络对样本个数有要求么？

样本的数目没什么固定的，但是那些写论文的多把训练样本和测试样本的比例设在4：1左右，这个应依据实际情况而定。

2. BP神经网络学习样本是不是越多越好！

这个没有明确要求，样本也不是越多越好。通常情况下，你的样本可以一部分用来做验证。加速你有100个样本，90%用来做训练，10%用来做验证等，当然，有时候还得留下10%做测试用。我个人的经验是，样本数尽量在10以上吧。

3. rbf神经网络的训练样本要多大

因课题而异。
1、样本最关键在于正确性和准确性。你所选择的样本首先要能正确反映该系统过程的内在规律。我们从生产现场采得的样本数据中有不少可能是坏样本，例如由于测量仪器故障导致测量数据误差较大等，这样的样本会干扰你的神经网络训练。通常我们认为坏样本只是个别现象，所以我们希望通过尽可能大的样本规模来抵抗坏样本造成的负面影响。
2、其次是样本数据分布的均衡性。你所选择的样本最好能涉及到该系统过程可能发生的各种情况。例如某化工生产中某反应炉的温度主要分布在350度—400度，且出现在380度的情况较多，那么你的样本数据最好也是在350-400度各种情况都有，并且也是在380度左右的样本较多些，这样可以极大可能的照顾到系统在各个情况下的规律特征。通常我们对系统的内在规律不是很了解，所以我们希望通过尽可能大的样本规模来“地毯式”覆盖对象系统的方方面面。
3、再次就是样本数据的规模，也就是你要问的问题。在确保样本数据质量和分布均衡的情况下，样本数据的规模决定你神经网络训练结果的精度。样本数据量越大，精度越高。还用刚才的例子，假如反应炉的温度主要均匀分布在375-385度之间，那么你用100个均衡分布在375-385度的训练样本去训练，经过无限次或者说是足够多次迭代之后，理论上你的神经网络的精度就是0.1度。如果你觉得0.1度足够细腻了，那么样本规模为100也就可以接受了。由于样本规模直接影响计算机的运算时间，所以在精度符合要求的情况下，我们不需要过多的样本数据，否则我们要等待很久的训练时间。 
补充说明一下，不论是径向基（rbf）神经网络还是经典的bp神经网络，都只是具体的训练方法，对于足够多次的迭代，训练结果的准确度是趋于一致的，方法只影响计算的收敛速度（运算时间），和样本规模没有直接关系。

4. bp神经网络算法迭代一次是所有样本都算一遍吗

是的，全部样本都要算一遍。按照顺序依次抽取样本，代入BP算法，调整权值。也有部分算法是按随机方式，每次样本进来的顺序都不同，但仍然是所有样本都要参与。
唯一可能有点区别的是，标准BP算法中，每输入一个样本，都要回传误差并调整权值，这种对每个样本轮训的方法称为“单样本训练”。由于单样本训练遵循的是只顾眼前的“本位主义”原则，只针对每个样本产生的误差进行调整，难免顾此失彼，使训练次数增加，导致收敛速度过慢。因此，有另外一种方法，就是在所有样本输入之后，计算网络的总误差，再根据总误差调整权值，这种累积误差的批处理方式称为“批训练”或“周期训练”。在样本数较多时，批训练比单样本训练的收敛速度更快。

5. matlab神经网络训练一般需要多少数据？

只要你觉得这些数据能把握住你要解决的问题了，够这个问题的学习了，就够了。几十到上百万都是有可能的。一般数据多一些更有利于精度。

6. rbn 训练样本数 测试样本数一般都为多少

这个没有明确要求，样本也不是越多越好。

通常情况下，你的样本可以一部分用来做验证。

加速你有100个样本，90%用来做训练，10%用来做验证等，当然，有时候还得留下10%做测试用。

我个人的经验是，样本数尽量在10以上吧。

7. 用bp神经网络做方案优选，应该算是分类，但是我样本数据不多10几个，请问这样可以做训练吗？热烈期待回答

小样本问题 用支持向量机

8. 在BP神经网络中，对输入的数据也就是训练集有要求吗？是不是要求训练集是固定的，然后每个训练周期都将训

训练集样本的不同肯定会影响到权值的变化。你要训练的数据 就是你希望一个系统输入一些数据时 能固定得到的那些数据，训练集要是随即那就没意义了，神经网络权值初始值是可以随即的，但随着训练继续，权值将趋于稳定，这样才能达到神经网络的效果。