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如何在mAtlAB中建立多层Bp神经网络

使用神经网络工具箱可以非常简便地实现网络建立和训练,实例代码如下: %% BP算法function Out=bpnet(p,t,p_test)%p,t为...

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...

由于你没有给出几年来工资数,无法为你预测后五年的工资。现给你一个例子,希望对你有点启发。已知2009年至2014年的某地区人口总数3583,4150,5062,4628,5270,5340;现要预测2015年和2016年的人口总数。 % 清空环境变量 clear all;close all...

% 计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*p,B1);t=purelin(W2*A1,B2);这就是p到t的映射关系。 BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神...

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

额。。。 一种启发式的改进就是,为学习速率选用自适应值,它依赖于连续迭代步骤中的误差函数值。 自适应调整学习速率的梯度下降算法,在训练的过程中,力图使算法稳定,同时又使学习的步长尽量地大,学习速率则是根据局部误差曲面作出相应的调整。...

net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) takes, PR - Rx2 matrix of min and max values for R input elements. Si - Size of ith layer, for Nl layers. TFi - Trans...

%采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本 % P 为输入矢量 pau P=[-1,-2...

这个就只能自己编M文件实现了,给个例子你看看 % script: main_batch.m % 批量方式训练BP网络,实现性别识别 %% 清理 clear all clc %% 读入数据 % xlsfile='student.xls'; [data,label]=getdata(); %% 划分数据 [traind,trainl,testd,testl]=d...

这是一个来自nnetinfo的例子,在matlab2012b运行后的确可以,因为百度知道的文本宽度不够,注释挤到第二行了,有些乱,楼主注意区分哪些是代码哪些是注释, x1 = [-3,-2.7,-2.4,-2.1,-1.8,-1.5,-1.2,-0.9,-0.6,-0.3,0,0.3,0.6,0.9,1.2,1.5,1.8]; %x1:...

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