% 2. 公有接口方法methods(Access=public)% 如果输入 tNetNum=[8, 4, 2, 1]% 代表输入为 8 维, 隐藏层有 4、2 个神经元, 输出为 1 维的 3 层神经网络% e.g. fc1 -> relu1 -> fc2 -> relu2 -> fc3 -> msefunctionobj=DNNnet(tNetNum)fprintf('DNNnet 已被创建\n');siz=length(t...
采用DNN 深度神经网络作为模型训练架构,具体如图 3 所示.模型输入 将网络训练中的每层输出特征数据分成“小批”样本,对每个“小批”样本结合标准差拟合方法进行批量归一化算法后再输入到神经网络的下一层,克服了极化滤波算法在数据集中数据不完整情况下预测不佳的问题.模型训练过程主要包括训练样本的网络前向传播以及误...
采用DNN深度神经网络作为模型训练架构,具体如图3所示.模型输入 将网络训练中的每层输出特征数据分成“小批”样本,对每个“小批”样本结合标准差拟合方法进行批量归一化算法后再输入到神经网络的下一层,克服了极化滤波算法在数据集中数据不完整情况下预测不佳的问题.模型训练过程主要包括训练样本的网络前向传播以及误差项...