查看: 4934|回复: 4

[问题求助] 求助神经网路的学习函数与训练函数到底有什么区别，

[复制链接]

字体大小: 正常放大

musashino

6 主题	5 听众	162 积分

升级 31%

该用户从未签到

群组: 数学建模

电梯直达

1^#

发表于 2010-1-26 22:13 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

学习函数就是一种算法，规则，包括hebb，离散感知器学习规则，连续感知器学习规则（BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff算法所规定的）等等，学习函数包括了权值和阀值学习。训练函数是干什么的，它是一种算法吗，怎样体现的，网络权与阈值的训练函数，梯度下降的BP算法训练函数，梯度下降w/动量的BP算法训练函数等等。

怎么这么多啊？
学习函数
learnp 感知器学习函数
learnpn 标准感知器学习函数
learnwh Widrow_Hoff学习规则
learngd BP学习规则
learngdm 带动量项的BP学习规则
learnk Kohonen权学习函数
learncon Conscience阈值学习函数
learnsom 自组织映射权学习函数
训练函数
trainwb 网络权与阈值的训练函数
traingd 梯度下降的BP算法训练函数
traingdm 梯度下降w/动量的BP算法训练函数
traingda 梯度下降w/自适应lr的BP算法训练函数
traingdx 梯度下降w/动量和自适应lr的BP算法训练函数
trainlm Levenberg_Marquardt的BP算法训练函数
trainwbl 每个训练周期用一个权值矢量或偏差矢量的训练函数

比如bp网络学习函数包括learngd BP学习规则，learngdm 带动量项的BP学习规则，后一种是前一种的改进。但是训练函数怎么又有梯度下降w/动量的BP算法训练函数？。迷茫中，请指点

zan