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grADiEnt mAtlAB Bp

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

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,...

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(...

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

mse表示均方差,当然越小越好。但是这与你训练样本的多少,训练次数都有很大关系。 你试试看径向基神经网络和高斯型网络能不能更好的减低训练误差,神经网络就是一个不断调试的学习过程。

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...

Mu是trainlm算法中的一个参数,这个算法会自动控制,当mu太大时训练会自动停止。 训练结束时因为误差曲面的梯度gradient达到了预设值,已经进入平坦面。 之所以6次迭代就收敛,是因为你的神经网络结构有问题。你的网络输入输出都是单节点,可以...

%由于数据比较大,我又懒得用归一化,所以直接把数据降了3个数量级, %不过我觉得应该没问题,但用归一化结果应该更准确些。。 %由于初始权值和阀值均是随机给的,所以每次仿真都有点点不同,这是正常的。 p=[1183 1303 1278;1303 1278 1284;1278...

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

梯度是计算得来的,不是“设置”的。 传统的神经网络通过前向、后向两步运算进行训练。其中最关键的就是BP算法,它是网络训练的根本方式。在运行BP的过程中,你需要先根据定义好的“代价函数”分别对每一层的参数(一般是W和b)求偏导(也就是你说的...

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