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标题: 关于神经网络newff 调用的问题~请教~~ [打印本页]

作者: woaixueshumo 时间: 2012-8-28 22:06
标题: 关于神经网络newff 调用的问题~请教~~
我有问题啊大问题啊

就是说我在两本参考书上都看到了 BP神经网络的说明其中创建神经网络函数newff 有疑问：
一个说：输入参量是newff(P,T,[S1,S2,...,SN],{TF1,TF2,...,TFN1}..........) 这里的P，T分别是输入向量和输出向量；
而另一本说：输入参量是newff(P,R,,[S1,S2,...,SN],{TF1,TF2,...,TFN1}.......... ) 这里的PR是输入元素的最大值和最小值组成的矩阵

问题：然后我在网上查了一下说这是MATLAB老版和新版的区别那么，是这样子吗？？那老板里的参数方式新版里还能用吗？

还有的问题是：Si 即,[S1,S2,...,SN] 这里指的是从隐含层直接开始的神经元个数吗是不是输入层的神经元个数不用输入呢？而且如果矩阵是N维的是不是前面N-1 个都是各个隐含层的神经元个数第N个是输出层的神经元个数？

希望各位高手指教

作者: 一路顺风-顺顺 时间: 2012-8-29 08:26
我用的是matlab2012a，这里面的newff的调用格式是newff（PR，[S1,S2,...],{TF1,TF2...},...）PR是一个R*2的矩阵，代表输入的最大值和最小值。具体是不是老版与新版的区别，不清楚，我接触matlab才半年而已。Si的确是从隐含层开始的，输入层没有加权值，所以不算作实际的神经网络的层数，不用输入。N维矩阵不太明白，Si应该是N个元素的行向量，前N-1个代表各个隐含层神经元的个数，第N个是输出层的神经元个数。。。。

作者: 秋leaves 时间: 2012-8-29 09:04
不知道你看的是不是关于蛾子的分类，RT那个是作者的一种改进算法，将所有数据进行循环记忆，等到对未知进行分类时，输出为（1,0）和（0,1）来判断是属于哪一类，而p、t则是正常的BP神经网络模型，输进和输出。语言表达不是很好，说的只能这样，有说的不明白的地方你再提

作者: woaixueshumo 时间: 2012-8-29 12:14

一路顺风-顺顺发表于 2012-8-29 08:26 ; F5 X" [9 T* C8 @" ]
我用的是matlab2012a，这里面的newff的调用格式是newff（PR，[S1,S2,...],{TF1,TF2...},...）PR是一个R*2的 ...

我的MATLAB的版本是2008b的我的newff调用格式是：
NEWFF(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)    P  - RxQ1 matrix of Q1 representative R-element input vectors. 就是输入向量
   T  - SNxQ2 matrix of Q2 representative SN-element target vectors. 就是输出向量；
是不是我的MATLAB版本低了点？

还有我看到有的例子是：net=newff(P_train,T_train,5)  第三个输入参数是5的意思是：隐含层的神经元个数为5吗？那么没有设定输出层神经元个数呀？？不知道希望解答一下 O(∩_∩)O谢谢

作者: woaixueshumo 时间: 2012-8-29 12:18

秋leaves 发表于 2012-8-29 09:04 ' P( ?$ I2 F4 b8 S" B
不知道你看的是不是关于蛾子的分类，RT那个是作者的一种改进算法，将所有数据进行循环记忆，等到对未知进行 ...

我看的不是那个例子不过有疑问我有看到一些例子是：newff的输入参数为输入输出向量里面的最大值和最小值很多都这样子是这样的调用格式也可以吗？不明白

还有一个问题关于SN的比如说我输入net=newff(minmax(p),[3,7,2],...........) 这里的3 7 2 分别指的是哪个层的神经元个数呀？不懂望指教~~

作者: 秋leaves 时间: 2012-8-29 13:47

woaixueshumo 发表于 2012-8-29 12:18 $ |5 a M/ [- x9 e- z
我看的不是那个例子不过有疑问我有看到一些例子是：newff的输入参数为输入输出向量里面的最大值和最小值 ...

神经网络我也正在学，发现好几个程序都是不同的，也只看懂了一个程序，其他的都是具体题里面改进的，所以有些程序你得跟着题来，一起学习吧

作者: 2217240239 时间: 2012-9-10 00:56
真心不懂啊

作者: qdbjit 时间: 2012-11-27 16:08
学习ing！！！

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