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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 j& c  W' [6 I$ V  B; S! X
    t = [-1 -1 1 1];% k3 r6 A' B3 X2 D
    net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
    7 N3 T" y- y& {+ vnet.trainParam.show = 50;
    3 [' c& ^% B! r0 w1 Jnet.trainParam.lr = 0.05;2 V1 t: `4 s8 ~# H& o
    net.trainParam.epochs = 300;- Y9 A/ ]0 ^& x
    net.trainParam.goal = 1e-5;, L4 G, _$ F- }! f
    net=train(net,p,t);& T( P6 V: R( J+ `! v2 X7 X
    # i( Y8 C; K' h( P1 O4 R9 i

    ! ~" H4 Y( q9 Yp = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
    ' }5 l( P) `  M; M* n; v- it = [-1 -1 1 1];
    4 f4 a; r0 i' G9 I: g% 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。4 f3 g4 C) h* h' w/ x/ W
    p = num2cell(p,1);
    4 J- ]( ?4 Y4 k8 ~t = num2cell(t,1);
    5 q0 E9 p1 I- h. _( L& ~# A& Q9 dnet=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');7 G( {6 I3 e, o! {6 \( e; Z
    net.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';, x; i6 W0 o4 J$ _1 O, e
    net.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
    / d9 b5 g4 R% nnet.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';4 K) b7 F- e* g$ k7 x9 j2 z
    net.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';- y# ]0 c2 ~0 D# G
    net.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
    9 d# W! T: F& U4 y- l& inet.adaptParam.passes = 200;" A. g# D& G3 [* J! a1 ]
    [net,a,e]=adapt(net,p,t);
    3 B6 {# \$ m; n# |%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 @/ f$ t& Z0 I, d, E: a

    6 K+ @+ U1 r2 `& `5 _, Z! g) v
    6 E2 P" X5 {* l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# j5 C9 Y! n  H2 K
    .??? Attempt to reference field of non-structure array.
    4 u+ E) y: b. p, e3 |# b3 D6 {$ |$ i- r/ r& @
    6 a9 n7 M  E9 p. |5 j7 @7 }
    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
    ' @$ J9 w: M0 s# R2 e- H请教高手 为什么?" q) Q4 ]6 R& w# B. c5 i% C% h+ p
    拜谢!!!!5 f0 E: P! v" Y: }; j4 s

    ! B- v$ B' o' d1 g+ L, u) M( h
    zan
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    [LV.2]偶尔看看I

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