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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];
    1 m# E( t# F6 d  D( i' zt = [-1 -1 1 1];
    8 E: D; ?) b. Knet=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');' N* W2 v( z7 Z, ^$ ]8 X: u
    net.trainParam.show = 50;
    ) n0 N5 r9 r+ E0 \net.trainParam.lr = 0.05;
    ) x- ?, o. j2 A( hnet.trainParam.epochs = 300;
    & y7 e& \$ E& H9 {net.trainParam.goal = 1e-5;" H" h+ Q+ y/ V% M
    net=train(net,p,t);
    6 t0 c/ Q8 t* F  g
    8 y; v" k2 r# k8 J3 ~2 |# U, r( q# g0 e" I$ W
    p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
    * @1 F" p* Y- b" M# o, e# a2 mt = [-1 -1 1 1];
    % |& D6 ^7 Q, x( m) {1 l% 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。( o: X* Y: z( z( \* n! G
    p = num2cell(p,1);# W7 Y; D5 v. ]4 T. y. n  B) @% p
    t = num2cell(t,1);( q% L7 V# ?. l6 C' ?0 }
    net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');1 z/ ]9 |6 S+ q0 b6 C1 ?. O  R* a* w
    net.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
    , {/ e5 [1 j- X6 k6 ~net.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';1 z1 L. [, S+ V- S9 g& {
    net.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';: l! S# h7 d9 `% P4 `
    net.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';! f, W+ Q* F* k9 S
    net.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;; K& I$ j1 e( ^3 p2 m% C
    net.adaptParam.passes = 200;# U+ H5 j7 l& N; |+ G
    [net,a,e]=adapt(net,p,t);! X* T4 B& C) I5 ]/ d/ Z  G
    %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。' o3 v# T- \) W2 I5 O% M$ V

    $ {0 Y" \5 k3 u7 [& a) p. B* Q  S) O' L0 m" R! h
    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
    - V# W* e# N6 F.??? Attempt to reference field of non-structure array.9 d; F  J$ I. }3 r

    7 H0 j" s. g* H+ Q2 d1 R
    " `( Q) a& j+ [# S6 w$ @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* V9 K" s5 Q4 w
    请教高手 为什么?
    : `2 \/ G7 ]4 `8 {; D# d拜谢!!!!5 D, b+ C7 S2 c+ d& j( B

    / J3 L/ @7 Z% Y0 u# S+ i" a6 H9 T
    zan
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    [LV.2]偶尔看看I

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