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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 + I2 _! a: }( S* s& p) f
图呢？

  j5 t  I8 O) v& m  a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
+ x8 x& V; o5 ~( p, j0 x% j图？
1 p3 W7 ]' j1 {3 J. ^
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！
, ^  T- p$ O. s* H( g9 F% E
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
3 y+ f7 {3 m7 G: e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

0 H) x7 h. J0 @3 @3 L" G# j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
  B4 P2 s0 i: ^5 q2 K8 ~& zDelta2=error; `$ u* [; s- O4 A/ Y0 r( j( B3 B
Delta1=w2'*Delta2.*hiddenout.*(1-hiddenout)
" E$ z* L- U' U4 p" tdw2=Delta2*hiddenout'
1 A- g5 R9 D0 U' j% j8 ~' Xdb2=Delta2*ones(samnum,1)/ s" K/ F8 K5 I. ~, ]
dw1=Delta1*samin'
; d( P6 {, D2 M2 h8 ]db1=Delta1*ones（samnum,1）
8 @- N, A0 h; ]4 z4 _/ q0 w  L- v9 |: lw2=w2+lr*dw2
( M" n1 E! f# S# }8 y  z. Pb2=b2+lr*db2
$ w  l. L1 ^( |8 n- Q+ R- Jerror是能量函数，即误差平方和6 B* P# q4 w+ N( m1 ^. h
hiddenout是隐含层输出
! g: }4 I+ A" |, M3 U: u; esamnum是输入样本数量
! v1 O) }& S1 d  O" F) Isamin是输入样本4 K6 C2 e* n7 v+ g9 z- A
w权值& t# u' A9 }, u- m
b阈值! z  F, @3 i1 O0 ?
以上是3层神经网路，隐含层激励函数是logsig% {* T) z/ V' Q9 i7 u0 `# }, Z+ R

% b+ {- G/ Y. l" [
# X, m- g, q" `9 q# r) I
* o4 ^  n5 i& W; ^( k* W我就是看不懂为什么一个微分方程就变成一个式子了？
- ]* R! B( }: I) W; N求解？' p# ]) I' u1 J7 L1 A* R
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
. l5 o# o& M+ R, N. _) a# Q6 vDelta2=error& C% i. @7 F$ N9 a2 y7 |
Delta1=w2'*Delta2.*hiddenout.*(1-hiddenout). W& t+ n- [% k. w% C
dw2=Delta2*hiddenout'1 X; D+ h, N7 @$ t
db2=Delta2*ones(samnum,1)
: j) x" G' r9 N5 qdw1=Delta1*samin', |1 N& U" b: E  `
db1=Delta1*ones（samnum,1）$ t! W: Y! u6 \+ ~' m
w2=w2+lr*dw2
! ]1 q0 Z/ h3 J7 C3 Ib2=b2+lr*db27 Z# r7 g3 ~+ W# ]
error是能量函数，即误差平方和& M% g7 X& A5 k! q6 @$ C# I6 W
hiddenout是隐含层输出' Z8 n2 {# z& Z! y3 B. ~) u+ J5 [) p4 g
samnum是输入样本数量: Y. d; R% F6 [9 v
samin是输入样本
5 P1 A! y# [6 Y" u3 y% Ow权值
  U# q: x2 V# p* W. ~% k2 \b阈值
0 ?4 i2 e" A3 _! t, x以上是3层神经网路，隐含层激励函数是logsig
% [0 N/ ?' ]' ]8 `; d* t( k. H* Y8 U. o8 [  S+ h" F7 v1 l0 r

) @3 |0 @. C! \0 ]. I1 c# X( H
我就是看不懂为什么一个微分方程就变成一个式子了？
/ l+ u  C6 e' m; S0 o9 f求解？
5 I$ D7 Z" @% ~4 n, X" j( r
作者: 846257805    时间: 2013-9-10 23:56
magic2728 发表于 2013-9-9 16:53 ' c/ V0 h6 Q/ B
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。
! q( W2 j4 N8 o: D+ J+ n
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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