关于神经网络newff 调用的问题~请教~~

woaixueshumo

我有问题啊 大问题啊

就是说 我在两本参考书上都看到了 BP神经网络的说明 其中创建神经网络函数newff 有疑问：
一个说：输入参量是newff(P,T,[S1,S2,...,SN],{TF1,TF2,...,TFN1}..........)  这里的P，T分别是输入向量和输出向量；
而另一本说：输入参量是newff(P,R,,[S1,S2,...,SN],{TF1,TF2,...,TFN1}.......... ) 这里的PR是输入元素的最大值和最小值组成的矩阵

/ P( o. b0 j* M: f问题：然后我在网上查了一下 说这是MATLAB老版和新版的区别 那么，是这样子吗？？那老板里的参数方式新版里还能用吗？

还有的问题是：Si 即,[S1,S2,...,SN]  这里指的是从隐含层直接开始的神经元个数吗 是不是输入层的神经元个数不用输入呢？   而且如果矩阵是N维的 是不是 前面N-1 个都是各个隐含层的神经元个数 第N个是输出层的神经元个数？

) I9 w) b; R$ F4 s5 C希望各位高手指教

qdbjit

学习ing！！！

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真心不懂啊

秋leaves

woaixueshumo 发表于 2012-8-29 12:18
我看的不是那个例子 不过有疑问 我有看到一些例子是：newff的输入参数为输入输出向量里面的最大值和最小值 ...

+ N. {2 S4 l5 o神经网络我也正在学，发现好几个程序都是不同的，也只看懂了一个程序，其他的都是具体题里面改进的，所以有些程序你得跟着题来，一起学习吧

woaixueshumo

秋leaves 发表于 2012-8-29 09:04
不知道你看的是不是关于蛾子的分类，RT那个是作者的一种改进算法，将所有数据进行循环记忆，等到对未知进行 ...

4 i- {3 ?3 T- _1 [+ I# w2 B* W! A5 ^5 X我看的不是那个例子 不过有疑问 我有看到一些例子是：newff的输入参数为输入输出向量里面的最大值和最小值 很多都这样子 是这样的调用格式也可以吗？  不明白
, C, [# j/ Q; x! N! p
* y8 D$ e4 t% C6 ]/ ?  G: j还有一个问题 关于SN的 比如说 我输入net=newff(minmax(p),[3,7,2],...........) 这里的3 7 2 分别指的是哪个层的神经元个数呀？不懂 望指教~~

woaixueshumo

一路顺风-顺顺 发表于 2012-8-29 08:26
' O- V) V8 L; |2 `5 f9 M我用的是matlab2012a，这里面的newff的调用格式是newff（PR，[S1,S2,...],{TF1,TF2...},...）PR是一个R*2的 ...

9 M0 L6 u/ G1 L( w) I* E% M我的MATLAB的版本是2008b的 我的newff调用格式是：
NEWFF(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)        P  - RxQ1 matrix of Q1 representative R-element input vectors. 就是输入向量
       T  - SNxQ2 matrix of Q2 representative SN-element target vectors. 就是输出向量；
- [5 R7 k! Q- K7 {, K是不是我的MATLAB版本低了点？
  f; h# E: B  E* ^) G( C3 t
' J6 \. \' ?5 S! @& w# f. m" v( p3 m
/ z$ W  K# I  E1 ^, s还有 我看到有的例子是：net=newff(P_train,T_train,5)  第三个输入参数是5的意思是：隐含层的神经元个数为5吗？那么没有设定输出层神经元个数呀？？不知道 希望解答一下 O(∩_∩)O谢谢

秋leaves

不知道你看的是不是关于蛾子的分类，RT那个是作者的一种改进算法，将所有数据进行循环记忆，等到对未知进行分类时，输出为（1,0）和（0,1）来判断是属于哪一类，而p、t则是正常的BP神经网络模型，输进和输出。语言表达不是很好，说的只能这样，有说的不明白的地方你再提

一路顺风-顺顺

我用的是matlab2012a，这里面的newff的调用格式是newff（PR，[S1,S2,...],{TF1,TF2...},...）PR是一个R*2的矩阵，代表输入的最大值和最小值。具体是不是老版与新版的区别，不清楚，我接触matlab才半年而已。Si的确是从隐含层开始的，输入层没有加权值，所以不算作实际的神经网络的层数，不用输入。N维矩阵不太明白，Si应该是N个元素的行向量，前N-1个代表各个隐含层神经元的个数，第N个是输出层的神经元个数。。。。