matlab 神经网络分类将输入数据归一化 matlab神经网络多个输入,文章目录神经网络架构数据可视化代价-梯度函数fmincg求解预测采用逻辑回归的做法在此神经网络架构分为三层,输入层、隐藏层与输出层。输入层为400个单元分别对应手写数字图片中的400个像素,隐藏层有25个单元
神经网络的正则化有些复杂,乍一看一个Σ套一个Σ,不过在 matlab 里写的时候就是一个sum套一个sum, 注意括号和公式就可以了(如果结果不对多半是公式写错了哈哈)。 神经网络代价函数公式 ex4 中的代价函数(Theta1 Theta2 分开来写更明了) 对于前半部分这两个Σ, K 为该神经网络输出层的标签数(本作用中为1...
具体地,在matlab中,我们可以使用fmincg函数来调用共轭梯度法求解非线性优化问题。调用方法如下: [x, fval, exitflag, output] = fmincg(fun, x0, options) 其中fun为需要最小化的目标函数,x0为初始解向量,options为优化选项。通过调用fmincg函数,我们可以利用共轭梯度法求解优化问题,实现工程优化过程的高效求解。
fmincg(@(t)(lrCostFunction(t, X, (y==c), lambda)), initial_theta, options); all_theta(c,:) = theta; end; end 第4步:实现lrCostFunction函数: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 function [J, grad] = lrCostFunction(theta, X, y, lambda) % Initialize some...
图12 成本函数的调试参数 训练神经网络,给出训练循环次数,本次循环次数为50,调用fmincg.m文件。得到下列一组训练次数为50的数字,得到如图13所示。 图13 神经网络的训练 通过这整个的实验,我们就可以得到自己想要的数据训练集。 3.3 图像预处理 我们都知道,手写体的图片底色可以有很多种,而我们要做的就是将图片处...
theta = fmincg(costFunction, initial_theta, options); end 使用lambda = 0,测试结果: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 % Train linear regression with lambda = 0 lambda = 0; [theta] = trainLinearReg([ones(m, 1) X], y, lambda); % Plot fit over the data plot(X, y, 'rx', 'Marke...
FORTRAN函数:FORTRAN是一种编程语言,主要用于科学和工程计算。在Matlab中实现FORTRAN函数的并行全局优化意味着将FORTRAN函数作为目标函数,并使用并行计算方法来寻找全局最优解。 并行全局优化:并行全局优化是指使用并行计算方法来寻找一个函数的全局最优解。在Matlab中,可以使用全局优化工具箱中的函数来实现并行全局优化。其...
图12 成本函数的调试参数 训练神经网络,给出训练循环次数,本次循环次数为50,调用fmincg.m文件。得到下列一组训练次数为50的数字,得到如图13所示。 图13 神经网络的训练 通过这整个的实验,我们就可以得到自己想要的数据训练集。 3.3 图像预处理 我们都知道,手写体的图片底色可以有很多种,而我们要做的就是将图片处...
fmincg.m-函数最小化例程(类似于fminunc) plotFit.m-绘制多项式拟合 sigmoid.m-Sigmoid函数 trainLinearReg.m-使用成本函数训练线性回归 [⋆] linearRegCostFunction.m-正则化线性回归成本函数 [⋆] learningCurve.m-生成学习曲线 [⋆] polyFeatures.m-将数据映射到多项式特征空间 [⋆] validationCurve.m-生...
老忠实Geiser数据集[1,2]。 在中选择的MNIST数据集[3]的子集。 函数fmincg。 卡尔·爱德华·拉斯穆森(Carl Edward Rasmussen)版权所有(C)2001和2002。 日期2002-02-13。 发展: Besaml正在开发中,欢迎任何评论。 参考: [1] Hardle, W. (1991) Smoothing Techniques w点...