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BP神经网络newff函数的格式
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想知道BP神经网络newff函数的格式 net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF）和 net = newff(P,T,[S1 S2...S(N-l)],{TF1 TF2...TFNl}, BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)有什么区别吗？到底哪个正确呢？ [ Last edited by dbb627 on 2013-6-7 at 09:00 ] |
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fegg7502: 金币+1, 鼓励交流 2013-06-19 12:24:14
fegg7502: 金币+1, 鼓励交流 2013-06-19 12:24:14
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Example1 比如输入input（6*1000），输出output为（4*1000），那么 旧版定义：net=newff(minmax(input),[14,4],{'tansig','purelin'},'trainlm'); 新版定义：net=newff(input,output,14,{'tansig','purelin'},'trainlm'); Example2 比如输入input（6*1000），输出output为（4*1000），那么 旧版定义：net=newff(minmax(input),[49,14,4],{'tansig','tansig','tansig'},'traingdx'); 新版定义：net=newff(input,output, [49,14], {'tansig','tansig','tansig'},'traingdx'); 想知道上面的神经元个数和层数 49 14 4 是怎么确定的呢？ |
3楼2013-06-19 09:23:05
dbb627
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05310912: 金币+5, ★★★很有帮助 2013-06-19 09:20:15
csgt0: 金币+2, 谢谢 2013-06-19 10:23:57
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csgt0: 金币+2, 谢谢 2013-06-19 10:23:57
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_64b046c70101cko4.html 新版newff与旧版newff调用语法对比 Example1 比如输入input（6*1000），输出output为（4*1000），那么 旧版定义：net=newff(minmax(input),[14,4],{'tansig','purelin'},'trainlm'); 新版定义：net=newff(input,output,14,{'tansig','purelin'},'trainlm'); Example2 比如输入input（6*1000），输出output为（4*1000），那么 旧版定义：net=newff(minmax(input),[49,14,4],{'tansig','tansig','tansig'},'traingdx'); 新版定义：net=newff(input,output, [49,14], {'tansig','tansig','tansig'},'traingdx'); 三、 旧版newff使用方法在新版本中使用 提示：旧版本定义的newff虽也能在新版本中使用，但会有警告，警告如下： Warning: NEWFF used in an obsolete way. > In obs_use at 18 In newff>create_network at 127 In newff at 102 See help for NEWFF to update calls to the new argument list. 四、 新版newff与旧版newff使用的训练效果对比 旧版本：旧用法训练次数多，但精度高 新版本：新用法训练次数少，但精度可能达不到要求 造成上述原因是： 程序里面的权值、阈值的初始值是随机赋值的，所以每次运行的结果都会不一样，有好有坏。 你可以把预测效果不错的网络的权值和阈值作为初始值。 具体可以查看net.iw{1,1}、net.lw{2,1}、net.b{1}、net.b{2}的值。 |
2楼2013-06-07 09:10:23
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