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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 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];) l: H* B; I3 r' z& ?
    t = [-1 -1 1 1];9 b, _: }+ Z) X9 p% X
    net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
    ( X1 R4 V9 ~* O# v" ^* A: [& Unet.trainParam.show = 50;
    ' V# A7 p3 A9 G% Tnet.trainParam.lr = 0.05;
    % @% ^: U3 g: y$ wnet.trainParam.epochs = 300;/ v2 e( i! @7 V2 {# V5 [+ {
    net.trainParam.goal = 1e-5;8 `4 g( T$ \7 o/ @' t& }
    net=train(net,p,t);
    8 [8 M& u' d) A3 L. D8 r6 P
    ' ]/ \: R8 ^( E. p* O' q% k4 Y+ J( X( q) u9 J8 }- Z; c; t* C
    p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
    , A( A' L# a3 u9 _t = [-1 -1 1 1];  F$ Y- D9 P4 _3 d5 B# R$ z
    % 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。3 u( k2 |# G5 o& R% |. p
    p = num2cell(p,1);
    ( g8 ~0 U) l7 l$ t/ r: w* X& xt = num2cell(t,1);
    , [6 g! y# R* A$ }+ |1 bnet=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
    7 |7 W! G$ b9 l& G+ R! Ynet.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
    2 f) H7 Q8 y+ H  r) A* Unet.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
    4 q2 N+ f' h" {net.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
    * D$ {$ j( d* e# y$ lnet.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
    ! |5 C) e; y0 M" a4 z. H) p) J3 Anet.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
    " b6 M/ t/ V5 M( onet.adaptParam.passes = 200;
    # J' w: f3 ]' u, n8 i( Q  n: C9 [[net,a,e]=adapt(net,p,t);# I( u- M4 q* H4 L* j
    %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。) d/ v/ ^: y! H  P) ~5 ~; H, V

    2 G. B1 a. W, X6 A& w  \2 O
    * l- U0 H$ a3 C6 |( _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  G. r2 z4 e9 ?& {
    .??? Attempt to reference field of non-structure array.% u7 [, D2 @5 {  {' s/ U5 |

    9 M6 T; T; ~. J6 j7 I! |. k# O+ e- X/ c5 u
    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
    8 K$ ^/ M8 _9 [2 h5 k; [: y请教高手 为什么?/ Y* w7 H* `/ a) `1 `2 A/ }
    拜谢!!!!& y# ?4 C; ~6 |" O3 b7 e5 ~$ f! [

    2 [' `$ I6 C* r' ~, O1 l" [
    zan
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