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升级   7% TA的每日心情 | 难过 2016-4-16 21:09 |
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签到天数: 1 天 [LV.1]初来乍到
 |
网络结构神经元数为输入:1,隐1层:1,隐二层:2,输出:1
* g# D3 U7 S( U8 F! y; m求高手解答!!!! z. H8 X0 R. \0 K0 s" l" V
我单步执行的结果是第一隐层输出饱和了。因为是为了后面的程序做准备,所以不想归一化。用工具箱的话是可以实现的。$ `) X; K2 P; y# S7 T, y
但是从底层编的话该怎么改呢?望高手解答!心里那个急啊~~~~~~+ S. w8 [: y. ~3 \
clc
0 \- t; ]* h& `+ wclear0 t9 y# w# X4 r! W1 w' X/ `
k=[1,2,3,4,5];%输入
, E6 Q- B7 x1 N! d' `! y5 e! o' ifor i=1:length(k)0 F- L. u N$ S7 Q
T(i)=sum(k(1:i)); %输出$ s3 F- M- P2 u; w! K" d
end! \7 ~* @( e; m3 u
error_goal=0.01;%目标误差; V4 i% s1 T# \+ S) G: V* e" t
max_epoch=200;%最大训练次数
/ u l2 m/ b1 ilr=0.5;%学习速率
; m& U" ^9 q8 X- e0 g0 r8 p) O7 t- `9 S%% 权值阀值初始化
' C$ b# _' P+ s( C/ T# D0 S$ C6 s/ T8 ]E=zeros(length(k),max_epoch);%误差矩阵,便于查看误差7 b1 a2 T1 Q/ V O
W11=rands(1);%权值初始化" ~ R Z8 p# m$ ?0 m: a# b+ ^
W2=rands(2,1);
( T a0 O* @: r3 I[W3,theta]=rands(1,2): [9 s6 _8 H1 n: W' k) Q, G) y
W21=W2(1)/4;W22=W2(2)/4;W31=W3(1)/4;W32=W3(2)/4;theta=theta/4;8 s( K8 x: f. m' e* W. F
DW110=0;+ C! J% R4 M) Q; m1 T
DW210=0;
1 Y8 I) M3 g! G DW220=0;% @3 {' V4 t* A X, Z
DW310=0;) _2 ^. f4 R$ \/ l
DW320=0;7 r' |% x: H( ?1 @" h2 F, S
Dtheta0=0;/ T5 W3 o! \1 E# T0 {
mc=0.5;- R" c, k3 |7 c) p
%% 循环迭代0 r( h- ^4 N; Z5 w( k; f6 Y
for j=1:max_epoch
2 E0 G' Z, {1 K! d5 ~- r: v lr=lr/sqrt(1+j) %防止震荡,学习效率递减4 `8 ?8 v8 m G& a/ a
for i=1:length(k)4 i# g& p) @& L' }% L
' h/ D$ Z5 E: C; i3 i3 p ^ %% 网络输出计算
8 S q d, b$ ]! V, W LB=1/(1+exp(-W11*k(i))) %LB层输出 sigmod函数
3 T/ Q% [% W% O' |& F1 D# P LC1=LB*W21 %LC层输出 线性函数
) i/ ^2 f) ]1 C" m5 L, G5 B! p LC2=LB*W22 %LC层输出 线性函数7 {2 E" b8 g$ ?
LD=W31*LC1+W32*LC2 %LD层输出 线性函数
, C$ T C" x3 i. P ym=LD-theta %网络输出值2 o( ^7 h0 K1 k
2 R& E1 A5 {3 l0 s6 Z/ H 6 A5 q; a/ Y5 I1 c0 m
%% 权值修正6 H7 D: S3 m: r" y' x/ Y$ J
error=T(i)-ym %计算误差8 x' L# z) N- j0 E+ E+ u a
E(i,j)=error; %误差统计
& l! {4 B; V* Q' q, q) _ delta3=error# z) j( h" K* R8 ~, O0 _, M8 u
delta21=error*W31
% f: W, O1 \2 @2 i4 Q delta22=error*W32
- @( n! f. b) \4 j delta1=(delta21*W21+delta22*W22)*(LB*(1-LB))7 J: k X8 W% S+ K# P
%修改权值
! ]; V `3 O8 k" P DW11=lr*delta1*k(i)
/ {0 O6 j) G' h1 r DW21=lr*delta21*LB p0 M" ]2 c* V
DW22=lr*delta22*LB
! i; g; y* b M5 ]' @3 i& r DW31=lr*delta3*LC18 G0 {9 E1 ?3 f3 p6 |/ b0 X z" h( j
DW32=lr*delta3*LC22 h5 D) X8 b" x4 J6 g
Dtheta=lr*delta3;' g$ N" H9 `4 F" d+ [% L& x2 k- b; p& z. f
W11=W11+DW11+mc*DW110, Z0 l1 F$ O1 X, _) c, _6 m6 n
W21=W21+DW21+mc*DW210
' x2 P5 k6 g$ l/ p W22=W22+DW22+mc*DW220
5 e# N$ j# V; P# V W31=W31+DW31+mc*DW310. [- G, a2 c3 m
W32=W32+DW32+mc*DW320; ^2 y. O6 u$ ]) A2 G
theta=theta+Dtheta+mc*Dtheta04 a, @- \6 D" n' q5 l$ {+ B' M
DW110=DW11
/ ~7 U) f: g. A+ B2 W; \ DW210=DW21
' x( w! P- |' l+ {5 f- H DW220=DW22. C+ M2 d7 A( F; G; f5 T# e- {: x
DW310=DW31
' O- F$ h$ [! m DW320=DW32 2 o: r0 U n3 K& u
Dtheta0=Dtheta9 j* D) x% P: j u. [8 o. |
end
: t% b$ F" v2 Jif sumsqr(E(:,j))<error_goal
' E; M) ?7 d3 m0 l4 h" Y0 V disp('good')
# l4 n5 ]; h0 l* W0 z x=input('x=')
/ A! h# r6 q7 h1 @ LB=1/(1+exp(-W11*x)); %LB层输出$ ?' Q$ ~( ]. Z% O& @ o) Q
LC1=LB*W21; %LC层输出
( g/ l6 U9 M5 G6 F8 @ LC2=LB*W22; %LC层输出
W! Q! I/ w9 g- i4 W4 ]& F
1 Z8 } B% @+ ^ LD=W31*LC1+W32*LC2 %LD层输出
0 R7 j8 P/ ] y8 x ym=LD-theta %网络输出值
, D, a+ s+ l: F! kbreak;
1 P' S7 u- U# K( N4 z7 \+ ~ _end
7 O( S6 z8 U3 `. @ d: `end 8 R b) k4 R* m# @. T5 H- o
YY=0;: ]1 x; M9 _. H6 ^+ R9 Z
for i=1:length(k)
! D- G" [: W8 I$ j LB=1/(1+exp(-W11*k(i))); %LB层输出
. P" n! _" X& ^( U. p4 ~3 @4 K% ? LC1=LB*W21; %LC层输出" @( i8 U1 K5 H# [
LC2=LB*W22; %LC层输出
: `9 R4 ^) _3 i, o7 |8 C LD=W31*LC1+W32*LC2; %LD层输出
1 S: V- o) a7 M) i4 ?( ^+ O ym=LD-theta; %网络输出值
5 K0 I8 W. e D V0 o YY=[YY,ym];. B! v1 X; V* s- ~0 S5 c( h
, T5 V5 [% y4 }( I, H' j6 T end
0 }! F2 Z7 \; X) N2 s; Y1 ^# d+ R z. ~ YY=YY(2:end);
% ^: i6 I y; Q YY. F7 }* T0 t* }4 i' g Q: j
8 t# v5 Y2 @2 E
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zan
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