matlab 中“newff” 函数的参数设置
matlab 中“newff” 函数的使用方法技巧|和各参数的意义 先来一个简单的源程序让大家练习一下: % Here input P and targets T define a simple function which % we can plot: p = [0 1 2 3 4 5 6 7 8]; t = [0 0.84 0.91 0.14 -0.77 -0.96 -0.28 0.66 0.99]; plot(p,t,'o') net = newff([0 8],[10 1],{'tansig' 'purelin'},'trainlm'); y1 = sim(net,p) plot(p,t,'o',p,y1,'x') Here the network is trained for up to 50 epochs to a error goal of 0.01, and then resimulated. net.trainParam.epochs = 50; net.trainParam.goal = 0.01; net = train(net,p,t); y2 = sim(net,p) plot(p,t,'o',p,y1,'x',p,y2,'*') 设[P,T]是训练样本,[X,Y]是测试样本; net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立网络 q=sim(net,p); e=q-T; plot(p,q); %画训练误差曲线 q=sim(net,X); e=q-Y; plot(X,q); %画测试误差曲线 训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。 第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。 第二个参数是一个设定每层神经元个数的数组。 第三个参数是包含每层用到的传递函数名称的细胞数组。 最后一个参数是用到的训练函数的名称。 举个例子,下面命令将创建一个二层网络。它的输入是两个元素的向量,第一层有三个神经元(3),第二层有一个神经元(1)。 第一层的传递函数是tan-sigmoid,输出层的传递函数是linear。 下面就是网络如何初始化的: net.initFcn用来决定整个网络的初始化函数。前馈网络的缺省值为initlay,它允许每一层用单独的初始化函数。 设定了net.initFcn ,那么参数net.layer{i}.initFcn 它比起单纯的给权重和偏置随机赋值有以下优点: net.layers{1}.initFcn = 'initwb'; |
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