台式机厂家
免费服务热线

Free service

hotline

010-00000000
台式机厂家
热门搜索:
技术资讯
当前位置:首页 > 技术资讯

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 阅读: 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:

净化棒

海鸭蛋包装机

韩版婚纱

档案密集架厂家

防古老石板

相关阅读