tnfh.net
当前位置:首页 >> Bp神经网络 mAtlAB >>

Bp神经网络 mAtlAB

x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368 78534 80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 1058...

你用的是matlab的神经网络工具箱吧。那是因为权值和阈值每次都是随机初始化的,所以结果就会不一样, 你可以把随机种子固定,即在代码前面加上setdemorandstream(pi); 这样每次训练出来的结果都是一样的了。 看来楼主是刚开始学习神经网络的,推...

给你个例子如下, net=newff(inputn,outputn,[8,4],{'tansig','purelin'},'trainscg');%初始化网络结构 %网络参数配置(迭代次数、学习率、目标) net.trainParam.epochs=3000; net.trainParam.lr=0.08; net.trainParam.goal=0.05; net.divideFc...

给你一个我的程序,如果自己做不了可以联系我:1526208341 动量梯度下降算法训练 BP 网络 训练样本定义如下: 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络...

当你用newff的时候,里面有一个参数可以控制层数,比如说: P = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]; T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4]; net = newff(P,T,5); %这样表示有1个隐藏层,里面那个5表示神经元的个数 net = newff(P,T,[5,10]); %这样表示有2个隐藏...

额。。。 一种启发式的改进就是,为学习速率选用自适应值,它依赖于连续迭代步骤中的误差函数值。 自适应调整学习速率的梯度下降算法,在训练的过程中,力图使算法稳定,同时又使学习的步长尽量地大,学习速率则是根据局部误差曲面作出相应的调整。...

mse表示均方差,当然越小越好。但是这与你训练样本的多少,训练次数都有很大关系。 你试试看径向基神经网络和高斯型网络能不能更好的减低训练误差,神经网络就是一个不断调试的学习过程。

1.初始权值不一样,如果一样,每次训练结果是相同的 2.是 3.在train之前修改权值,IW,LW,b,使之相同 4.取多次实验的均值 一点浅见,仅供参考

有,有现成的工具箱 具体可以参考这个例子 https://jingyan.baidu.com/article/4b07be3c4ccf4348b380f3db.html

newff 创建前向BP网络格式: net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) 其中:PR —— R维输入元素的R×2阶最大最小值矩阵; Si —— 第i层神经元的个数,共N1层; TFi——第i层的转移函数,默认‘tansig’; BTF—— BP网络的训练函数,...

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.tnfh.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com