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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 t& u8 C9 At = [-1 -1 1 1];7 i3 w5 q: k$ M4 x
    net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');! s; _3 S/ T$ Q8 ?5 j7 W+ F
    net.trainParam.show = 50;; y5 T$ B7 h- o9 y
    net.trainParam.lr = 0.05;( J' ]. a8 b+ N' H5 k. Z
    net.trainParam.epochs = 300;. |4 P8 t7 Y4 U# A
    net.trainParam.goal = 1e-5;4 K8 h& K8 n' p3 p3 i
    net=train(net,p,t);
    ( E4 ]3 s. X7 n0 Q& p! `8 W7 ?7 z. ?5 |( o
    & z) {8 V. [  ]: e3 a2 V0 e
    p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];) c0 v, w6 i& ~) w. M7 |1 K; q; p5 A
    t = [-1 -1 1 1];
    * ~8 }9 L% r8 h/ k9 H5 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。( ]' I& {, L3 O5 r
    p = num2cell(p,1);# r( F0 ]( q7 J7 w# U) C0 S
    t = num2cell(t,1);) Q* l/ m- H+ ]) A" O) B. T6 ]7 s
    net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');6 Q  _+ y0 E+ K  a  U5 }5 I; j
    net.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';2 c" j. j$ i+ O, v0 s# y
    net.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
    5 r/ Z  r/ i- s# p& Vnet.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';1 k' @9 e: m  }" I8 s- x
    net.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
    " H( N, y$ D+ U; Q; Wnet.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
    0 Z, v9 E1 v. Q, i2 Knet.adaptParam.passes = 200;
    - [: r9 j* g1 d( X[net,a,e]=adapt(net,p,t);
    " @- f. T, e+ c. C, o1 H8 y5 c/ E, ]5 J%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。
    ; n( E# K! U5 Z: X( E5 _: D; ~) H2 y: b5 n
    : n" d% n( x" w3 B' V) ^
    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3 N1 w7 ^( e) J1 g1 }6 k& F
    .??? Attempt to reference field of non-structure array.
    / z4 Z. o! U/ V$ S+ F4 B' {3 r; c+ p3 }) k. O* E

    5 v" L- Q0 P$ |' X' `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 R1 |/ e/ L* l请教高手 为什么?
    . |: z  b& L. h" i, N: J拜谢!!!!$ G1 v$ s3 i' {# V. L$ i$ g" ]+ u9 S

    0 ^" f& }/ E) E1 O
    zan
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    alair005        
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    [LV.2]偶尔看看I

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