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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];5 [' C$ h7 ^: Y' ^! b4 B3 H/ N2 B
    t = [-1 -1 1 1];
    + J4 s0 y/ [2 L/ [' C, \4 W9 k9 R& Unet=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');; X: c( }7 J5 Q
    net.trainParam.show = 50;
    1 v/ z4 b6 z( ^9 |, M% ]/ Onet.trainParam.lr = 0.05;
    / {& p2 e; G3 k/ w) c2 ?6 Mnet.trainParam.epochs = 300;# H5 _+ c! e% ?  B8 V8 z
    net.trainParam.goal = 1e-5;: L; V. N% L: B" {) }
    net=train(net,p,t);$ d& S  _8 h8 K' x+ }

    . m, x, W3 V$ W2 ^$ C: b( g, r! e/ d3 Y) Z2 ~" m) M$ `. q% {1 D; ^; U9 v
    p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];. s. n- ~, m% L3 M5 ^& P4 [& L
    t = [-1 -1 1 1];  |% s7 {: b+ F5 V3 w6 O  N/ x
    % 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。- y- `; r1 L8 A0 \1 S: T0 x" E
    p = num2cell(p,1);' T# [7 _8 H, H; [" i& h+ X# L
    t = num2cell(t,1);" \7 j: s, V/ e: x; J
    net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');! G6 q( t0 T3 Z* O( e$ [
    net.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';! ~, Z0 u2 e- w0 @
    net.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';  P* ]' p8 Y" m/ C# s# B
    net.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
    4 Y" K/ y8 q- Knet.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
    ; Y: i# U* _- _/ l- unet.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
    / `! N4 `  G' l$ v9 Qnet.adaptParam.passes = 200;
    & V+ {& Z7 G* z5 b* H" @# _[net,a,e]=adapt(net,p,t);
    5 r# Q$ _* Q$ Y, Y" _" I/ e2 e. h%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。
    7 p1 l" A5 s! e6 [0 y8 ]! u! t* y# H5 Q( m0 J7 k" v
    2 `3 u- z/ O+ B0 u; m3 K6 \
    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
    2 q+ f0 G! \( ]4 d7 V.??? Attempt to reference field of non-structure array.
    ' o$ f+ Z2 }! `" n+ C7 L3 Z' G$ g: U& g, t' ^

    / o* V. @; d* p% ~$ v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! k: K- N( i" D0 C% F) H' x# u
    请教高手 为什么?
    ' I$ _- ^( v4 f拜谢!!!!
    7 p8 T# v0 P( c' O" z8 H% X( l5 d6 \) s6 f
    zan
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    alair005        
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    [LV.2]偶尔看看I

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