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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 1 i0 f. v7 F7 S  p' K; `4 B6 r
图呢？
/ T% S7 h1 z3 h9 j0 G. T
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
) x* d4 f  I9 z8 G图？

: I7 N9 g. o0 A% W0 q9 K) \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！

8 J2 M+ {: k& w/ I- Y# ]$ V! o7 Z3 a6 P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 % C, Q* p! Q* M1 H9 d$ P) i9 p
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
5 p$ l: ]1 _2 u; d5 D7 U
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6 ?! E. c+ p( b; |; ~7 F
Delta2=error; o* u& }9 ], Z2 u( M7 z
Delta1=w2'*Delta2.*hiddenout.*(1-hiddenout)* B$ c! Z) b6 M1 `
dw2=Delta2*hiddenout'4 n7 {' _% O8 v8 @& [, ?( [1 \
db2=Delta2*ones(samnum,1)
* D5 @. V. C1 s' l2 `( K; Ddw1=Delta1*samin'
, o! W% B1 B: W4 }db1=Delta1*ones（samnum,1）* x9 b) t. R1 ~7 R
w2=w2+lr*dw2
$ V3 X7 v! r  Rb2=b2+lr*db21 s9 [' k% r/ v' z* c4 E6 {1 ?
error是能量函数，即误差平方和
( @8 y2 i5 q# Z% |: j7 Vhiddenout是隐含层输出
: J0 J8 O- [4 |1 i# U  i# gsamnum是输入样本数量
. d8 o% X% \- E: usamin是输入样本
# E$ L' R& H5 v+ J5 E) n+ w2 a" tw权值
( ^! c) @6 j( D! p" \4 B+ r& Xb阈值& i* V4 f7 b* H5 a- S' t0 X/ R7 d
以上是3层神经网路，隐含层激励函数是logsig3 O% g* c$ b# @, }/ B1 q8 h3 Q

% r0 v* U' b5 e
* z: C' t6 d4 M7 p. R- g& Q
2 ?/ T+ ?9 p" a' k# [我就是看不懂为什么一个微分方程就变成一个式子了？, ?, E6 D$ Y- i5 H) V: c7 q
求解？6 a$ |8 C  \6 B/ [8 I! |
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
  D* r# H2 P" ~  l2 G  r# lDelta2=error4 s8 L7 B+ b( T; c- I1 R) ]- V
Delta1=w2'*Delta2.*hiddenout.*(1-hiddenout)
8 |  H! Q, M. ~: \) v6 }1 s* wdw2=Delta2*hiddenout'
# D; e3 l8 G; h/ ~) B# \; |db2=Delta2*ones(samnum,1)  b9 v6 a* j/ J# j( A
dw1=Delta1*samin'
- a+ v5 @+ `0 Gdb1=Delta1*ones（samnum,1）. b9 w; Y9 y# w9 X, `/ ]  e
w2=w2+lr*dw29 E' N; X) {4 j7 m9 m. [3 G, }
b2=b2+lr*db2/ u% F: N- G7 _- j, u  a. v
error是能量函数，即误差平方和' h' A+ D" W' i3 b" o4 \
hiddenout是隐含层输出+ `$ X# W: d" t/ O: d
samnum是输入样本数量
/ u- J6 `( E$ w- {4 D! |: bsamin是输入样本; O; q* t+ O6 D7 U( b
w权值& `. \7 O' @9 K# u" Q6 U
b阈值
! m7 ]  ^9 Y- ]9 \/ v+ s2 D以上是3层神经网路，隐含层激励函数是logsig- z; W( N: v1 y6 P" [
% D4 M6 y* R/ b' r; @
6 D1 M. A7 m, _, ?# }* r7 G7 n

  H1 X6 F/ S. Z2 x) Y, Q; L0 |# z我就是看不懂为什么一个微分方程就变成一个式子了？/ V0 C9 S, |' \" ^
求解？4 t  q5 c- w* B) v
作者: 846257805    时间: 2013-9-10 23:56
magic2728 发表于 2013-9-9 16:53 3 X7 s& a" f5 R6 L, d9 V' w
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。

# F  n* G: u9 Z) j9 ~. O* B0 B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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