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aniu0512銀蟲 (小有名氣)
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[交流]
【求助】關(guān)于BP網(wǎng)絡(luò)的層的問(wèn)題，尋求幫組，謝謝。 已有8人參與
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我想建立一個(gè)BP網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)輸入層，一個(gè)輸出層，一個(gè)隱層，在建立網(wǎng)絡(luò)時(shí)，怎么寫是準(zhǔn)確的？我是新手，外行專業(yè)的，我們不學(xué)習(xí)這個(gè)東東呢。 畢業(yè)論文需要用這個(gè)進(jìn)行評(píng)價(jià)。在學(xué)習(xí)了半個(gè)月后，知道了一點(diǎn)點(diǎn)。在壇子里看到不少例子，模仿寫了一個(gè)，請(qǐng)高手指教。另外，如何固定權(quán)重，保證每次的訓(xùn)練和評(píng)價(jià)結(jié)果一樣，謝謝。 下面是程序： % p是訓(xùn)練樣本，p2是測(cè)試樣本，t 是目標(biāo)樣本 p=[...]; p2=[..]; t=[..]; p = p'; p2 = p2'; % 歸一化數(shù)據(jù),請(qǐng)問(wèn)2個(gè)方法區(qū)別大嗎？ %for i=1:7 % 7個(gè)輸入 % pn(i,  =(p(i,-min(p(i,))/(max(p(i,)-min(p(i,));%end [pn,minp,maxp] = premnmx(p); %for i=1:7 %p2n(i, =(p2(i,-min(p(i,))/(max(p(i,)-min(p(i,));%end [p2n,minp,maxp]=premnmx(p2); % 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置 Para.Goal = 0.000005;% 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)誤差 Para.Epochs = 10000;% 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練代數(shù) Para.LearnRate = 0.05;% 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率 Para.Show = 50; % 訓(xùn)練顯示間隔賦值 % 建立網(wǎng)絡(luò),隱層數(shù)目17,尋優(yōu)得到，7-17-1 結(jié)構(gòu)，一個(gè)輸入層，一個(gè)輸出層，一個(gè)隱層。 %請(qǐng)問(wèn) 哪個(gè)方法對(duì)？ net=newff(minmax(pn),[7,17,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); net=newff(minmax(pn),[17,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); %訓(xùn)練參數(shù)，下面這個(gè)有用嗎？ %net.iw{1,1}=zeros(size(net.iw{1,1}))+0.5; %net.lw{2,1}=zeros(size(net.lw{2,1}))+0.75; %net.b{1,1}=zeros(size(net.b{1,1}))+0.5; % net.b{2,1}=zeros(size(net.b{2,1})); net.trainParam.show = Para.Show; % 訓(xùn)練顯示間隔賦值 net.trainParam.goal = Para.Goal; % 訓(xùn)練目標(biāo)誤差賦值 Net.trainParam.lr = Para.LearnRate; % 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率賦值 net.trainParam.epochs = Para.Epochs; %訓(xùn)練 [net tr] = train(net,pn,t); save MDS_best net %保存網(wǎng)絡(luò) %對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真 A=sim(net,pn); %樣本評(píng)價(jià) B=sim(net,p2n), [ Last edited by aniu0512 on 2010-5-4 at 10:03 ] |
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金蟲 (小有名氣)
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★ ★
aniu0512(金幣+1):謝謝參與
adu886886(金幣+1):鼓勵(lì)應(yīng)助！歡迎常來(lái)仿真模擬板塊！ 2010-07-30 17:02:09
aniu0512(金幣+1):謝謝參與
adu886886(金幣+1):鼓勵(lì)應(yīng)助！歡迎常來(lái)仿真模擬板塊！ 2010-07-30 17:02:09
| 我覺得比較重要的還是隱含層的數(shù)目、每個(gè)層的神經(jīng)元數(shù)，至于初值很多情況下都是隨機(jī)的。結(jié)果不好一方面數(shù)據(jù)規(guī)律性不強(qiáng)，更重要的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，通過(guò)改變神經(jīng)元數(shù)目和層數(shù)，達(dá)到較好的結(jié)果。也可以試著改進(jìn)，例如加動(dòng)量、貝葉斯等。我做過(guò)一點(diǎn)點(diǎn)，鋁合金性能預(yù)測(cè)的，數(shù)據(jù)較少，效果還可以，呵呵 |
9樓2010-07-30 16:07:47
2樓2010-05-04 11:20:39
★ ★
aniu0512(金幣+1):謝謝參與
adu886886(金幣+1):謝謝應(yīng)助 2010-05-06 16:02:54
aniu0512(金幣+1):謝謝參與
adu886886(金幣+1):謝謝應(yīng)助 2010-05-06 16:02:54
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力薦 http://www.amazon.cn/mn/detailAp ... 0116O9BS&sr=1-3 上面講的很清楚~~ |
3樓2010-05-04 20:20:49
aniu0512
銀蟲 (小有名氣)
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4樓2010-05-04 21:38:47
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