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05310912

金虫 (小有名气)

[求助] BP神经网络newff函数的格式

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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05310912

金虫 (小有名气)

★
fegg7502: 金币+1, 鼓励交流 2013-06-19 12:24:14
引用回帖:
2楼: Originally posted by dbb627 at 2013-06-07 09:10:23
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),,{'tansig ...

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
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
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
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。
The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.
2楼2013-06-07 09:10:23
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