图神经网络工具箱实沸腾恐慌验六MATLAB神经网络工具箱-【新闻】
发布时间:2021-04-06 03:13:02
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来源:台式机厂家
实验七 MATLAB神经网络工具箱
一、实验目的
1、掌握Matlab对感知器网络的构建与训练方法。根据输入向量P、最新权值向量w和阀值向量b,计算网络输出向量a。
4)检查感知器输出向量与目标向量是否一致,或者是否达到了最大的训练次数,如果是则结束训练,否则转入。
5)根据感知器学习规则调查权向量,并返回3)。
重要的感知器神经网络函数的使用方法
对于感知器的初始化、训练、仿真,在MATLABP神经网络工具箱中分别提供了init( ), trainp( )和sim( )函数。
1.初始化函数init( )
感知器初始化函数init( )可得到R个输入,S个神经元数的感知器层的权值和阀值,其调用格式为:
=init(R,S)
另外,也可以利用输入向量P和目标向量t来初始化。
=init(p,t)
在介绍trainp( )函数前,让我们先介绍一下训练的控制参数tp。 tp=
其中disp_freq指定两次显示间训练次数,缺省值为1;map_epoch指定训练的最大次数,缺省值为100。
2. 训练函数trainp( )
调用训练函数trainp( )函数后又得到新的权值矩阵,阀值向量以及误差te。trainp( )函数所需要的输入变量为:输入向量P、目标向量t以及网络的初始权值和阀值,训练的控制参数tp。调用格式为:
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