神经网络训练函数

epochs: 100
goal: 0
max_fail: 5
mem_reduc: 1
min_grad: 1.0000e-010
mu: 1.0000e-003
mu_dec: 0.1000
mu_inc: 10
mu_max: 1.0000e+010
show: 25
time: Inf
各参数代表的意思，谁能告诉我一下？

能详细告诉一下么？

epochs: 100 最大训练次数
goal: 0 训练目标
max_fail: 5 最多验证失败次数
mem_reduc: 1 Factor to use for memory/speed trade off
min_grad: 1.0000e-010 最小训练梯度
mu: 1.0000e-003 mu初始参数
mu_dec: 0.1000 mu减少因子
mu_inc: 10 mu增加因子
mu_max: 1.0000e+010 mu最大可取
show: 25 最多显示训练步数
time: Inf 最多训练时间，无限制

神经网络不同的网络有这不同的训练函数，bp神经网络有两种训练函数，trainbp（），利用bp算法训练前向神经网络。trainbpx（），利用快速bp算法训练前向神经网络，即采用了动量或自适应学习，可减少训练时间，tansig函数是神经元的传递函数，与训练函数无关，在trainbp（）函数中含有要训练神经元的函数。