神经网络一般是没有表达式的哈,但是只要你的参数每次都给的一样,在多次运行后它的多次结果会有一定的相似,这就是我们可以用它做拟合后的预测的原理,因为神经网络一般每次初始值都是随机值,所以结果也会有区别的。
这个要看你选择的激活函数,若是你的激活函数为非线性函数,那就不可能得到各参数的拟合值。 如果你所选用的激活函数是线性函数,那么就可以先把输出的表达式写出来,即权向量和输入的矩阵乘积。
这是神经网络特性导致的,与matlab没关系。 一方面,如果你的网络层选的神经元的个数和层数不合适,就会导致这种结果;另一方面,如果你的训练样本选择的不合适,或者数据表达的太快,也会导致这种问题。
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