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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];" O" }. \( h. m+ j6 M
    t = [-1 -1 1 1];
    1 u; c+ m) `# X  h5 r+ unet=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
    5 K5 @% {, y2 d2 x5 Dnet.trainParam.show = 50;2 @" a0 [# u& Q5 s& H  Y) J* G+ ~
    net.trainParam.lr = 0.05;$ Z% S+ ]0 t7 f# ]8 s5 H, ^
    net.trainParam.epochs = 300;
    ) _1 a4 g  B) ^) cnet.trainParam.goal = 1e-5;
    : V8 w0 _4 x0 |2 R! Pnet=train(net,p,t);4 o! @, d" b! U5 b

    3 u, _& o" U0 e( ]
    ( n! ]7 R$ {2 B" D6 a0 Cp = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
    * s; P/ {6 g) M: D4 Bt = [-1 -1 1 1];
    4 y5 z/ A5 w7 W- R7 i% 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。
    % H" r* @9 E1 e" h- i" ~; \3 c  Yp = num2cell(p,1);
    ( R3 W5 B* ?7 x3 }; g4 @, Rt = num2cell(t,1);: D6 }; p5 Z# I& H$ q, V
    net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
    + b1 E* n% m& M9 V9 tnet.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';, p! ^1 m! Z1 n, t3 H
    net.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';/ W% ]* |, `% c
    net.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';' i, q$ u1 d$ l' v% p
    net.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';& L) \1 d5 Y9 B
    net.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
    & J2 D4 H! y  Inet.adaptParam.passes = 200;
    ; B2 T7 t0 c$ p: Z7 n, H7 C[net,a,e]=adapt(net,p,t);
    1 n$ @# a* |- ]9 X/ t%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。4 e4 w' u5 X: W0 A/ y7 V

    & K& M8 E! M6 M  q5 e
    & b  E+ O/ M+ n8 t# r6 n* v! q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
    7 J" G! i6 c& j# h.??? Attempt to reference field of non-structure array.
    2 _# J' y) H7 ^+ c( A- V5 |* W. C; d1 {: C
    2 y3 D5 y. q5 A( M5 F; }6 P
    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( l' _8 f; E/ K0 d  _
    请教高手 为什么?1 C4 M3 V) a- x) S& K
    拜谢!!!!
    ; P, R; P8 L2 t- p! f) g' \$ l( W
    5 s* e1 }, z# C  G2 X
    zan
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    [LV.2]偶尔看看I

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