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标题: 神经网络权阈值调整偏微分方程如何编程 [打印本页]
作者: magic2728    时间: 2013-9-8 02:10
图？
作者: 846257805    时间: 2013-9-9 10:50
file:///D:/Desktop/图片1.png
作者: 846257805    时间: 2013-9-9 10:52
QQ截图20130905234521.jpg
作者: 846257805    时间: 2013-9-9 10:53
净心、精心 发表于 2013-9-6 16:55 / E3 {, Z+ A1 l7 ^9 ?
图呢？

" a+ }+ o8 Q* O( j/ y不好意思，现在图已给，新手求助
作者: 846257805    时间: 2013-9-9 10:54
magic2728 发表于 2013-9-8 02:10 7 V  L0 h! T- d
图？
) s5 D% t( |+ G7 C6 L( I4 e
不好意思，新手发帖，不会给图，现在图已给出，求助
作者: magic2728    时间: 2013-9-9 16:42
这个不用你手动解，matlab神经网络算法自动就是按照这个模式进行的，你会用工具箱就行了！
作者: 846257805    时间: 2013-9-9 16:44
但是不是说只会用工具箱不好吗？工具箱不具有灵活性，最好是自己会编，而且还可加深理解
作者: 846257805    时间: 2013-9-9 16:45
magic2728 发表于 2013-9-9 16:42 这个不用你手动解，matlab神经网络算法自动就是按照这个模式进行的，你会用工具箱就行了！
/ [5 E% t5 r/ ?- F4 G$ F7 |8 F
但是不是说只会用工具箱不好吗？工具箱不具有灵活性，最好是自己会编，而且还可加深理解
作者: magic2728    时间: 2013-9-9 16:53
846257805 发表于 2013-9-9 16:45
6 |4 R7 O/ }$ G' G/ D但是不是说只会用工具箱不好吗？工具箱不具有灵活性，最好是自己会编，而且还可加深理解

* x, P* p* @  @3 Q( v# E对啊，但是解这个方程也需要初始值啊，然后有初始值之后这是个差分方程，逐步往后迭代就行了。
作者: 846257805    时间: 2013-9-9 19:45
是迭代做的吗？但是我在书上看到说可以根据所给的激励函数，求出E/ω的微分，如下是我看到的源代码
4 o: t' ^( r$ |Delta2=error2 ]1 c% D: V/ W, i( r% Q4 [
Delta1=w2'*Delta2.*hiddenout.*(1-hiddenout)
' [! c3 P; M8 @0 _  odw2=Delta2*hiddenout'
" ?& M$ g. e4 z  M! L; B% Ndb2=Delta2*ones(samnum,1)
- T& F! `' ~) ]2 [8 M7 y' [5 udw1=Delta1*samin'
% t7 b; H" {6 V, |  M/ c, R" Q& Rdb1=Delta1*ones（samnum,1）1 D4 W# i& B$ o0 j% E( A: G
w2=w2+lr*dw2; D; m1 y, k& d1 {  Y, R2 H# F" j
b2=b2+lr*db2
  X: X" t  H' o4 Ferror是能量函数，即误差平方和, w! y9 t, W9 w9 e2 J
hiddenout是隐含层输出
) t8 N4 V0 t! b+ e6 A; B5 Esamnum是输入样本数量* N! T5 o) `" y3 T& B  M
samin是输入样本8 b# l3 z6 x; y
w权值6 e9 j. Z! c5 v3 i; @$ g. k4 n4 p
b阈值
# U0 ^& ~. }# o1 g  l' ~以上是3层神经网路，隐含层激励函数是logsig
% _- s' V& q+ _7 ]3 I: R9 b9 [5 i$ s7 ~
* _/ G* P+ S7 Q; I

% N1 s; X+ a4 t2 y/ T, _- |我就是看不懂为什么一个微分方程就变成一个式子了？
4 g  Z* y! [- m: A# p& e/ o# C求解？
* x- r" p+ M+ e5 C3 m4 g
作者: 846257805    时间: 2013-9-9 19:46
是迭代做的吗？但是我在书上看到说可以根据所给的激励函数，求出E/ω的微分，如下是我看到的源代码
: C% C9 c0 y' y! x; @2 ODelta2=error
7 W' Q( ]( O3 lDelta1=w2'*Delta2.*hiddenout.*(1-hiddenout), u$ N- G' ]* W5 p3 y
dw2=Delta2*hiddenout'
8 n4 s# B3 N* v1 C% x; C/ ]db2=Delta2*ones(samnum,1)
2 z0 }. \  ]3 \+ M0 x9 Bdw1=Delta1*samin'
) j6 L7 e/ J$ C6 R- K& f8 i: pdb1=Delta1*ones（samnum,1）
5 C1 @% d/ w$ G  z: sw2=w2+lr*dw21 \5 T8 F: m" b6 m5 D
b2=b2+lr*db2* [7 W1 C6 J% {- c
error是能量函数，即误差平方和
9 B+ o# E3 X% u& b1 T( {  chiddenout是隐含层输出
; \9 W6 e2 {( c7 `$ N" {samnum是输入样本数量7 i3 g* \5 P( ^! O  g" n0 X
samin是输入样本  u$ m, w$ {$ ~* @, C9 m( h  ~1 Z
w权值8 g2 z0 `1 s) p1 j- b. ~8 O: y/ h% b
b阈值, K# r+ ~4 }* _7 |& V: ^0 B
以上是3层神经网路，隐含层激励函数是logsig# C0 q7 x3 F' m4 a1 D+ c$ K
: h) Z, o0 @' g; c# J" u4 m
6 p! ~9 ?0 G. Y, L* M1 h7 G: z

8 V) n: _% u" n4 a$ C我就是看不懂为什么一个微分方程就变成一个式子了？
) Q; K# V, L/ f/ A: J求解？
# |$ P  e5 U; w+ l. m0 a
作者: 846257805    时间: 2013-9-10 23:56
magic2728 发表于 2013-9-9 16:53 2 W) f; V& z" O
对啊，但是解这个方程也需要初始值啊，然后有初始值之后这是个差分方程，逐步往后迭代就行了。
- n8 Y/ W5 K: f8 z% r2 {; Q
我问的不够好吗，还是写的不清楚呀？？？？为什么不回一下？
作者: 846257805    时间: 2013-9-10 23:57
有人吗？？？？？？别沉了呀！！！！！！



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