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有人知道bp神经网络Matlab R2012a 的newff用法么

newff() 这个函数是建立一个神经网络的函数,其中括号里面的参数含义依次是:输入数据和输出数据的范围,隐含层神经元个数,传递函数设置 像BP网编程这块,需要先给出输入和期望输出的数据矩阵,然后newff函数建立网络,然后train函数训练网络,...

由于各个网络层的作用的不同,选择的激活函数的不同结果将会有恒大的区别 所以要注意 输出层一般采用 logsig purelin 隐含层采用 tansig logsig 同时要注意设置其他属性如最小梯度min_grad 等等

隐含层节点个数不能取的太小,否则会导致网络根本无法训练,隐含层神经元最小个数大体估算为:根号(输入神经元个数+输出神元个数) ,双隐含层就是有两个隐含层,比如你的网络参数写为:[26,26,1],这样网络就是双隐含层,

由于各个网络层的作用的不同,选择的激活函数的不同结果将会有恒大的区别 所以要注意 输出层一般采用 logsig purelin 隐含层采用 tansig logsig 同时要注意设置其他属性如最小梯度min_grad 等等

当你用newff的时候,里面有一个参数可以控制层数,比如说: P = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]; T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4]; net = newff(P,T,5); %这样表示有1个隐藏层,里面那个5表示神经元的个数 net = newff(P,T,[5,10]); %这样表示有2个隐藏...

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,...

1.newff虽然没有规定输入层神经元个数,那输入层神经元个数是如何确定的? 输入层是根据你读入数据的维度,自动生成的。 2.我现在读入了10张图片,把每张图片归一化成了50*20的,并转换成1*1000的行向量,最后生成了10*1000的二维矩阵,然后,我...

输出的数量取决于你的target怎么设置,比如你的输入是一个5行n列的数据,输出是一个4行n列的数据,你用这个数据初始化并且训练神经网络,得到的当然是5个输入值4个输出值的神经网络。 函数怎么写的话,去看matlab 帮助,搜索newff,你就能看到用...

newff建立一个bp神经网络模型,threshold应该是输入,决定输入层数目,20个隐含层,四个输出层,tansig是隐含层函数,logsig是输出层函数,trainlm是训练方法,Levenberg-Marquardt BP训练函数。 epochs是设置最大迭代次数,goal是设置期望误差...

给你一个我的程序,如果自己做不了可以联系我:1526208341 动量梯度下降算法训练 BP 网络 训练样本定义如下: 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络...

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