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[问题求助] 神经网络权阈值调整偏微分方程如何编程

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    发表于 2013-9-8 02:10 |只看该作者
    |招呼Ta 关注Ta
    图？

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    846257805  不好意思，新手发帖，不会给图，现在图已给出，求助  详情 回复 发表于 2013-9-9 10:54
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    发表于 2013-9-9 10:50 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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    发表于 2013-9-9 10:52 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    QQ截图20130905234521.jpg
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    发表于 2013-9-9 10:53 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    净心、精心 发表于 2013-9-6 16:55
    7 o/ T. ]; @  n  Y图呢？

    " h, t0 z. Z' M! f2 r不好意思，现在图已给，新手求助
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    发表于 2013-9-9 10:54 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    magic2728 发表于 2013-9-8 02:10 + Y. Z8 R% R6 [+ p" g
    图？
    ( W4 E& B0 x" u% Y3 R2 y6 C
    不好意思，新手发帖，不会给图，现在图已给出，求助
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    发表于 2013-9-9 16:42 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    这个不用你手动解，matlab神经网络算法自动就是按照这个模式进行的，你会用工具箱就行了！

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    846257805  但是不是说只会用工具箱不好吗？工具箱不具有灵活性，最好是自己会编，而且还可加深理解  详情 回复 发表于 2013-9-9 16:45
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    发表于 2013-9-9 16:44 手机频道 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    但是不是说只会用工具箱不好吗？工具箱不具有灵活性，最好是自己会编，而且还可加深理解
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    发表于 2013-9-9 16:45 手机频道 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    magic2728 发表于 2013-9-9 16:42 这个不用你手动解，matlab神经网络算法自动就是按照这个模式进行的，你会用工具箱就行了！
    ) U) }' Z; g: Y9 S3 s2 h/ Y
    但是不是说只会用工具箱不好吗？工具箱不具有灵活性，最好是自己会编，而且还可加深理解

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    magic2728  对啊，但是解这个方程也需要初始值啊，然后有初始值之后这是个差分方程，逐步往后迭代就行了。  详情 回复 发表于 2013-9-9 16:53
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    发表于 2013-9-9 16:53 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    846257805 发表于 2013-9-9 16:45 2 k1 Y& N/ @$ ~( m. B0 c
    但是不是说只会用工具箱不好吗？工具箱不具有灵活性，最好是自己会编，而且还可加深理解

    5 S* Y6 {- m0 R3 Z  O对啊，但是解这个方程也需要初始值啊，然后有初始值之后这是个差分方程，逐步往后迭代就行了。
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    发表于 2013-9-9 19:45 手机频道 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    是迭代做的吗？但是我在书上看到说可以根据所给的激励函数，求出E/ω的微分，如下是我看到的源代码+ J3 @# t  n6 n
    Delta2=error
      ^' Y5 B. N! Z( m. p) G9 gDelta1=w2'*Delta2.*hiddenout.*(1-hiddenout): R: v' v5 X* V/ u1 v) q
    dw2=Delta2*hiddenout'( O) Z8 n& i8 C
    db2=Delta2*ones(samnum,1)
    ( L1 |. P! s0 F. h( D8 w- j8 C7 fdw1=Delta1*samin'
    / M8 m. c5 k( I8 ]& bdb1=Delta1*ones（samnum,1）4 G. N+ D' Q2 c6 }$ c/ W
    w2=w2+lr*dw2
    1 w, U" D4 e" v0 ob2=b2+lr*db2; T3 u7 l. A( L& L' z3 D
    error是能量函数，即误差平方和
      f2 B4 [. F8 x7 C# f" k1 M" q: ehiddenout是隐含层输出
    $ \6 B* t; h+ lsamnum是输入样本数量
    / {4 p9 y2 k: ?0 Zsamin是输入样本( O3 m3 E; B0 D4 W5 B
    w权值
    . m: T9 h# _. ?5 t. G/ L- Db阈值
      W! G# r0 d; Y2 e& n8 p0 H以上是3层神经网路，隐含层激励函数是logsig
    * k3 H& d( b& K; r9 }' J  d: q# A" d6 H
    1 N( ], }) s" V6 h2 j! H' Q

    + V. K" L$ Z6 m我就是看不懂为什么一个微分方程就变成一个式子了？9 d2 g! e+ G5 _$ e
    求解？
    9 W  C+ T0 l0 t0 ^) K
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