tansig:正切S型函数 purelin:线性型函数 1. 2. 3. ‘trainlm’:确定训练函数,默认为trainlm函数,该方法需要占用更大的存储空间,使用了Levenberg-Marquardt算法,对于中等规模的BP神经网络有最快的收敛速度。由于其避免了直接计算赫赛矩阵,从而减少了训练中的计算量,但需要较大内存量,随着神经元的增多,训练时间增加较...
激活函数可为非线性或线性的。 激活函数激活函数是可微的,因为BP算法是基于梯度的。 非线性激活函数:sigmoid、tanh、高斯函数,第三个与前两个的区别在于使用欧式距离而不是点积表示相似性,用在径向基函数网络中。 分类网络和回归网络 1.二分类网络输出层只有一个结点,激活函数可以是非线性的,输出o j =f(∑ m ...
1、本实现隐藏层采用tanh作为激活函数,输出层线性函数为激活函数; 2、逼近函数为sin(x) + cos(x); 3、由于逼近函数值为1附近,所以没有进行归一化处理; 二、程序 % BP神经网络 % x:样本输入,y为样本输出,hide_node_arry为神经网络隐藏层神经元个数 % w:权重 b:偏置项 function [w, b] = BP_Net(x...
其中,net=newff;用于在对话框中创建一个BP网络。 net为创建的新BP神经网络; PR为网络输入向量取值范围的矩阵; [S1 S2…SNl]表示网络隐含层和输出层神经元的个数; {TFl TF2…TFN1}表示网络隐含层和输出层的传输函数,默认为‘tansig’; BTF表示网络的训练函数,默认为‘trainlm’; BLF表示网络的权值学习函数,默...
注意:确保您的传递函数.m文件符合《神经网络用户指南》的自定义网络部分中给出的要求。 ### 方法A - 图形界面方法 1. 在MATLAB命令提示符中输入`simulink` 2. 双击“Neural Network Toolbox”(神经网络工具箱),然后右键单击“Transfer Function”(传递函数)库并选择“Open Transfer Function library”(打开传递函数...
BP神经网络中 BP 是指 BackPropagation (反向传播) ,指的是误差的反向传播 ,其信号是向前传播的 , 从结构上分类 ,它是前向有导师学习神经网络 ,BP神经网络要求激活函数必须是可微分的函数。 2. 学习算法 (1) 传播阶段 首先是信号传播 其次是误差的反向传播 ...
三、神经网络参数定义以及对BP神经网络性能的影响 ** 常见的训练函数:训练方法训练函数梯度下降法 traingd 有动量的梯度下降法 traingdm 自适应lr梯度下降法 traingda 自适应lr动量梯度下降法 traingdx 弹性梯度下降法 trainrp Fletcher-Reeves共轭梯度法 traincgf Ploak-Ribiere共轭梯度法 traincgp Powell-Beale共轭梯度...
由于各个网络层的作用的不同，选择的激活函数的不同结果将会有恒大的区别\x0d\x0a所以要注意\x0d\x0a输出层一般采用\x0d\x0alogsig purelin\x0d\x0a隐含层采用\x0d\x0atansig logsig\x0d\x0a同时要注意设置其他属性如最小梯度min_grad\x0d\x0a等等 ...
基于MATLAB的BP神经网络预测计算的GUI界面如下：加载数据——输入样本数据个数、训练数据个数、预测数据个...
3 【正向传递】在Bp算法中，正向信号传递，反相误差修正。在每个神经元中，输入与输出的关系如下图所示。wij表示神经元i与神经元j之间的权值，xi表示神经元i的输出，xj表示神经元j的输出,bj 表示神经元j的阈值。激活函数函数f(x)在本经验选择S型函数 4 【反向误差修正】首先是隐层与输出层之间误差修正的原理。