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grADiEnt mAtlAB Bp

newff 创建前向BP网络格式: net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) 其中:PR —— R维输入元素的R×2阶最大最小值矩阵; Si —— 第i层神经元的个数,共N1层; TFi——第i层的转移函数,默认‘tansig’; BTF—— BP网络的训练函数,...

你把待检验的数据发给我liruibdwdm@yeah.net 我给你编写一个吧 你用的函数比较过时了

使用matlab2010b以后的版本会有完整的神经网络工具箱,使用nnstart可以调出toolbox,然后选择需要的功能,导入数据,选择训练参数和每层神经元个数,最后训练会输出网络与结果

比较新的版本,比如说matlab 2010以上的,都不需要装神经网络的工具箱 建立网络步骤: 1、数据归一化:输入的数据通常为P,输出数据通常为T,数据格式为:每列对应一个样本,归一化常用函数:mapminmax [pn,ps]=mapminmax(p); [tn,ts]=mapminmax(...

这个窗口是显示训练详细情况的。 最上面的图形显示的是神经网络的结构图,可知有3个隐层; 第二部分显示的是训练算法,这里为学习率自适应的梯度下降BP算法;误差指标为MSE; 第三部分显示训练进度:epoch为迭代次数,time为训练时间、performan...

代码如下:直接运行就是了。 P=P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3; -2, 3, 4, 6; 1, 2, 3, 4 ];%初始训练值% 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),[8,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')% 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net.IW{1,...

应该是点performance那个按钮,显示一个误差下降曲线图。 事实上,不需过分关注这条曲线,除非是研究改进算法提高收敛速度的。一般关注网络的实际训练效果,以及实际应用能力,如预测能力等。 BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhar...

输入个数不一致的原因

请参看: http://zhidao.baidu.com/question/1540290732855963587

save net 或者save('mynet.mat' 'net'); 下次使用load函数即可 这里的net是你的网络

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