2.3.6 训练网络 %%构建最佳隐含层节点（承接层节点）的ELMAN神经网络net=newff(inputn,outputn,hiddenn...
net--为创建的BP神经网络。P--为网络输入向量取值范围的矩阵（如4个特征，则P应为4x2的范围矩阵，第一列为最小值，第二列为最大值）T--为网络隐含层和输出神经元的个数，用行向量表示（如[10,3]表示一层网络隐含层，其神经元个数为10，输出层神经元个数为3；[10,5,3]表示两层网络隐含层，第一层网...
%使用用输入输出数据(inputData、outputData)建立网络,%隐节点个数设为3.其中隐层、输出层的传递函数分别为tansig和purelin,使用trainlm方法训练。net=newff(inputData,outputData,3,{'tansig','purelin'},'trainlm');%设置一些常用参数net.trainparam.goal=0.0001;% 训练目标:均方误差低于0.0001net.trainparam.show=...
综上:输出层一个节点未经过激活函数的值"netk" 就等于(隐藏层每个节点的值 都乘其对输出层那个对应节点的加权)的和 该式子又是对隐藏层误差第二个式子的分解 "f(netj)":是把“yj"替换掉了("yj"指的隐藏层节点的值) 换成输入层的值来表示 "i":输入层的节点数 "v":输入层第i个节点对隐藏层第j个...
综上:隐藏层一个节点未经过激活函数的值"netk" 就等于(输入层每个节点输入的值 都乘其对隐藏层那个对应节点的加权)的和 总结: 实际上每次往前一层都是分解该层未经过激活函数的值 把该值用:(上一层每个节点的值*每个节点对该节点的加权)的和来替换 不断向前扩大 用前一层来替换 同时可以看到我们可以改变加...
当发现关于E的偏导接近0而E仍然比较大是,可以判断已经进入了平坦区,此时令陡度影子大于1,当退出了平坦区后,再令陡度因子等于1,当陡度因子大于1时,坐标轴压缩了陡度因子倍,神经元的函数曲线的敏感区变长,从而使得绝对值较大的netk退出饱和值。该方法对于提高BP算法的收敛速度十分有效。
Safety at bp At bp, safety comes first. We’re committed to the safety of our people and the communities we serve. Laying the foundations for growth Our 4Q and full-year 2024 results underline how we’re laying the foundations for the future. We’ve selected some of the year’s key ...
1 第一步打开matlab，新建一个脚本，这里做了一个简单的BP神经网络模型训练，[p1,minp,maxp,t1,mint,maxt]=premnmx(P,T);net=newff(minmax(P),[8,6,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');我们保存BP神经网络模型主要保存net,mint,maxt三个变量，...
trainning:用来训练的数据。 validtion:测量网络泛化的数据(泛化停止改善时停止训练) testing:用来测试神经网络的数据。 设置隐藏层神经单元的数量 一般来说,隐藏层神经单元()和输入层神经单元()、输出层神经单元()之间存在如下的关系。 STEP 4 训练神经网络 ...
net.trainparam.epochs:最大迭代次数(前缺省为10,自trainrp后,缺省为100)。 net.trainParam.lr:学习率(缺省为0.01)。 net.trainparam.time最大训练时间(缺省为inf)。 例如,net.trainparam.epochs=300就是设置最大训练次数为300。 二、网络训练学习函数及输出函数 ...