神经网络burgers方程讲解,神经网络不收敛的表现

1、为什么Matlab训练神经网络用不了GPU

可以用gpu加速训练，可以通过增加'useGPU'字段:train(net,P,T,'useGPU','yes');或先将数据集P,T通过函数Pgpu=gpuArray(P);Tgpu=gpuArray(T);转移到gpu内存中，再调用训练函数train(net,Pgpu,Tgpu)但是需要注意以下几点：
1，由于要在gpu上训练，网络的权重调整也会在gpu内进行，所以会占用gpu的内存，内存占用率与数据集的大小相关，可以通过下面的代码了解内存占用：
gpudev=gpuDevice；%事先声明gpudev变量为gpu设备类
%其他代码
gpudev.AvailableMemory%实时获得当前gpu的可用内存
可以通过尝试不同的数据集大小选择一个合适的数据集大小
2，大部分gpu处理double类型的数据能力并不强，所以如果想要取得较好的训练效果，需要使用single数据类型的数据集，例：
P=single(P);%将double型的P转为single型
T=single(T);%将double型的T转为single型
train(net,P,T,'useGPU','yes');
但是matlab的神经网络工具箱的一个函数可能有bug，在gpu上运行double变量的数据集时没有问题，但运行single变量时可能会弹出如下错误：
Error using gpuArray/arrayfun
Variable xx changed type.
修复该问题需要在源文件上作一些修改，具体内容这里没法三言两语说清楚，如果遇到该问题可以留言
经过本人测试，single型的数据集在gpu上可以取得数十倍的加速，具体加速情况与具体gpu型号有关

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、新手用matlab2010b编写bp神经网络出现了问题求指教

matlab 从2008版开始就对代码的语法结构进行了很大的改动神经网络bug。在2010版本里面已经不再主张使用这种初始化神经网络的方法了。
简单的做法是net = newff(Input, Target, StructuralArray, TrasnferFcns)；
你上面的这个代码改成这样
net_1 = newff(P, T, [10, 5], {'tansig' 'purelin' 'purelin'}, 'traingdm')
其中，transfer function要比你的隐层数量多一个，因为输出层的节点数量是不能设置的，这个是根据你前面给的T来确定的。最后一个'purelin'就是你输出层的transfer function。
另外，我不知道你这个神经网络是要做什么用的，通常这样设置transfer function是很危险的。这样设置transfer function会让结果非常