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BP神經(jīng)網(wǎng)絡newff函數(shù)的格式
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想知道BP神經(jīng)網(wǎng)絡newff函數(shù)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)有什么區(qū)別嗎？到底哪個正確呢？ [ Last edited by dbb627 on 2013-6-7 at 09:00 ] |
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dbb627
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【答案】應助回帖
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感謝參與，應助指數(shù) +1
05310912: 金幣+5, ★★★很有幫助 2013-06-19 09:20:15
csgt0: 金幣+2, 謝謝 2013-06-19 10:23:57
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csgt0: 金幣+2, 謝謝 2013-06-19 10:23:57
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_64b046c70101cko4.html 新版newff與舊版newff調(diào)用語法對比 Example1 比如輸入input（6*1000），輸出output為（4*1000），那么 舊版定義：net=newff(minmax(input),[14,4],{'tansig','purelin'},'trainlm'); 新版定義：net=newff(input,output,14,{'tansig','purelin'},'trainlm'); Example2 比如輸入input（6*1000），輸出output為（4*1000），那么 舊版定義：net=newff(minmax(input),[49,14,4],{'tansig','tansig','tansig'},'traingdx'); 新版定義：net=newff(input,output, [49,14], {'tansig','tansig','tansig'},'traingdx'); 三、 舊版newff使用方法在新版本中使用 提示：舊版本定義的newff雖也能在新版本中使用，但會有警告，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與舊版newff使用的訓練效果對比 舊版本：舊用法訓練次數(shù)多，但精度高 新版本：新用法訓練次數(shù)少，但精度可能達不到要求 造成上述原因是： 程序里面的權值、閾值的初始值是隨機賦值的，所以每次運行的結(jié)果都會不一樣，有好有壞。 你可以把預測效果不錯的網(wǎng)絡的權值和閾值作為初始值。 具體可以查看net.iw{1,1}、net.lw{2,1}、net.b{1}、net.b{2}的值。 |
2樓2013-06-07 09:10:23
★
fegg7502: 金幣+1, 鼓勵交流 2013-06-19 12:24:14
fegg7502: 金幣+1, 鼓勵交流 2013-06-19 12:24:14
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Example1 比如輸入input（6*1000），輸出output為（4*1000），那么 舊版定義：net=newff(minmax(input),[14,4],{'tansig','purelin'},'trainlm'); 新版定義：net=newff(input,output,14,{'tansig','purelin'},'trainlm'); Example2 比如輸入input（6*1000），輸出output為（4*1000），那么 舊版定義：net=newff(minmax(input),[49,14,4],{'tansig','tansig','tansig'},'traingdx'); 新版定義：net=newff(input,output, [49,14], {'tansig','tansig','tansig'},'traingdx'); 想知道上面的神經(jīng)元個數(shù)和層數(shù) 49 14 4 是怎么確定的呢？ |
3樓2013-06-19 09:23:05
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