神经网络权值为负怎么解释其含义

权值为负对你网络最终输出结果的影响要看你的输入输出具体设置情况。

如果你阈值都是正的话（基本都是），说明输入为正时，经过这个神经元后肯定输出变为负了。如果输入为负，那输出可正可负不能确定

这个很简单啊，比如说是rbf网络，查看网络权值矩阵方法是：

应该是运行完后，在命令窗口输入

netb{1}

netiw{1,1}

netb{2}

netlw{2,1}

你可以在命令窗口输入type

newrbe,查看该函数里面的一些参数，把你需要的输出即可

在神经网络的训练过程中，理想情况下，权值误差会逐渐减小。这是因为神经网络通过反向传播算法不断调整权值，使得网络的输出逐渐接近期望输出，从而降低误差。但是，在实际训练中，由于梯度消失、梯度爆炸、过拟合等问题的存在，权值误差可能会出现波动或停滞的情况，必要时需要采取相应措施调整优化策略或网络结构。