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    [LV.3]偶尔看看II

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    发表于 2011-8-15 13:00 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];6 f3 K: v) W, e) |) O( v- f
    t = [-1 -1 1 1];( g! |3 Y5 n; B
    net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');3 m7 o, N, z. l% l" ^1 y% l
    net.trainParam.show = 50;7 R2 j4 x- O- f5 R7 a7 F
    net.trainParam.lr = 0.05;
    . q8 i: l4 w& m3 g( Tnet.trainParam.epochs = 300;
    2 M# u" o6 y$ Ynet.trainParam.goal = 1e-5;5 y5 M2 d, z7 M0 o: L
    net=train(net,p,t);7 J) Q2 a% e. C$ ?/ l
    4 j) c3 u- C6 O
    # s5 K/ J7 S* l7 y
    p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];. d( a, {4 K1 o7 Y+ Z4 Z, r7 z& I
    t = [-1 -1 1 1];" f+ {. V5 c) \& q9 W5 N' A
    % 如果我们要在每一次提交输入后都更新权重,那么我们需要将输入矩阵和目标矩阵转变为细胞数组。每一个细胞都是一个输入或者目标向量。7 \$ J3 d2 X( n, s) [& q
    p = num2cell(p,1);& i8 D/ {8 N9 ~% M8 T) t% M( m  Y8 R
    t = num2cell(t,1);
    ) \$ M3 P9 r6 }  d1 Onet=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');2 m9 F/ ^* p( z4 k
    net.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';, ]* d) Y$ ], d! m- |0 }4 B$ x
    net.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
      ~; p5 W( M, S* c7 l' [  t. enet.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';2 o: ?! E* n# J  m6 g8 V0 z1 M- X( y4 ?, }
    net.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
    2 ~) K$ i8 l% d3 Knet.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
      Y5 i, m) l& b8 gnet.adaptParam.passes = 200;2 m! ]7 e! K! Y" _+ h+ E
    [net,a,e]=adapt(net,p,t);3 H& T& F" M0 F6 B
    %训练结束以后,我们就可以模拟网络输出来检验训练质量了。0 d. B. t, ]- x/ b
    5 q7 O+ E4 a7 m; T' I
    # E. T" S8 b* P  `4 N6 T: c
    我编了两套代码,增加方式和预处理都试了,都是一样的结果! j1 z- O) o* `8 i# |( ~8 p
    .??? Attempt to reference field of non-structure array.
    5 p3 h& v4 N$ m0 a" v) q8 A6 f! r
    2 R4 F, K) [  y3 |  X/ C
    但如果调用者两组代码时不加M文件后缀就都可以正常运行8 y2 M/ m1 b* I( p# K
    请教高手 为什么?
    4 f3 m$ A6 Q% l拜谢!!!!
    $ ]1 n3 f2 e3 u" {3 C3 P  K, I
    6 L4 m! K9 x1 M- Z  \  v1 T
    zan
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    alair005        
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