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fwlcq金蟲 (小有名氣)
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[交流]
【求助】MATLAB中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法具體是怎么樣的？ 已有1人參與
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| 我一直是在程序里面用train這個(gè)訓(xùn)練很熟，但是對已它里面具體的計(jì)算方法不大懂，希望高人指點(diǎn)一下！謝謝了！ |
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nono2009
超級版主 (文學(xué)泰斗)
No gains, no pains.
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- 專業(yè): 工程熱物理與能源利用
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Extracted from MATLAB 2008a help
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小木蟲(金幣+0.5):給個(gè)紅包，謝謝回帖交流
wuguocheng(金幣+3,VIP+0):nono版主很有才, 我很驕傲 10-13 22:09
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Step 1: >> help train --- help for network/train --- TRAIN Train a neural network. Description TRAIN trains a network NET according to NET.trainFcn and NET.trainParam. ... ... ... ... TRAIN calls the function indicated by NET.trainFcn, using the training parameter values indicated by NET.trainParam. Step 2: Search for net.trainFcn from online Help net.trainFcn This property defines the function used to train the network. You can set it to the name of any of the training function. The training function is used to train the network whenever train is called. [net,tr] = train(NET,P,T,Pi,Ai) For a list of functions type help nntrain Step 3: >> help nntrain Contents of nntrain: trainb - Batch training with weight & bias learning rules. trainbfg - BFGS quasi-Newton backpropagation. trainbr - Bayesian Regulation backpropagation. trainbuwb - Batch unsupervised weight/bias training. trainc - Cyclical order weight/bias training. traincgb - Conjugate gradient backpropagation with Powell-Beale restarts. traincgf - Conjugate gradient backpropagation with Fletcher-Reeves updates. traincgp - Conjugate gradient backpropagation with Polak-Ribiere updates. traingd - Gradient descent backpropagation. traingda - Gradient descent with adaptive lr backpropagation. traingdm - Gradient descent with momentum backpropagation. traingdx - Gradient descent w/momentum & adaptive lr backpropagation. trainlm - Levenberg-Marquardt backpropagation. trainoss - One step secant backpropagation. trainr - Random order weight/bias training. trainrp - RPROP backpropagation. trains - Sequential order incremental training w/learning functions. trainscg - Scaled conjugate gradient backpropagation. Step 4: 如果你想了解某一種具體的算法，可繼續(xù)深入。如果你只是直接調(diào)用，那么使用的只是默認(rèn)的算法。對于特定的例子，默認(rèn)的算法可能不是最高效的。 [ Last edited by nono2009 on 2009-9-25 at 15:18 ] |
2樓2009-09-25 15:15:04
★ ★
nono2009(金幣+1,VIP+0):謝謝交流！ 9-28 09:21
sunxiao(金幣+1,VIP+0):追加個(gè)幣幣的獎(jiǎng)勵(lì) 10-14 01:37
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其實(shí)每種的算法都有專門的應(yīng)用領(lǐng)域 作為初學(xué)者 你如果不想深究每種算法的過程，你就可以 你就可以針對你的問題，利用算法 至于在訓(xùn)練的過程匯總出現(xiàn)的各種參變量的設(shè)置的用途 你可以 help 下 或者 針對參變量 提出來，大家一起討論 因?yàn)閰⒆兞刻嗔?br /> 不是 一兩句話能說清楚的！ |
3樓2009-09-28 08:32:46
fwlcq
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4樓2009-10-13 22:05:38
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5樓2009-10-19 19:48:30
6樓2011-03-12 21:03:23
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