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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];! C% s( I$ d) }6 e" |" a! L& C
    t = [-1 -1 1 1];
    5 g  P: ^: e; L! @/ Q1 ^2 pnet=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
    ; A  U5 r/ @3 K" V6 U% H" s2 {net.trainParam.show = 50;! Q$ f3 S& f6 j" N
    net.trainParam.lr = 0.05;
    4 D- i+ c7 E* ]' z$ d3 fnet.trainParam.epochs = 300;. }, N7 l6 v. v5 m& Y5 v+ a
    net.trainParam.goal = 1e-5;
    " _, H# D0 m$ S" M. Anet=train(net,p,t);
    ! Q7 X# B6 [( M% I$ ~6 b9 q0 v$ R2 p, I8 S

    , B# P5 c2 ~4 T, Z4 g3 U3 Y# bp = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];: \6 G8 ~; k/ t9 ?, N
    t = [-1 -1 1 1];
    ' W, Q* ^0 E. Q$ |; Z  n% 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。% U5 f& U% S4 {4 @7 a' n1 t7 {  a8 p
    p = num2cell(p,1);
    % q( Q9 m* q# x/ rt = num2cell(t,1);
    + \, v( @$ X1 k8 \2 ~( e0 enet=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
    6 ~3 ]: g% h9 b4 Y7 R# B- \1 \net.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
    / z" \: T& j7 C. y# \$ o- \) Vnet.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';' R8 I2 \$ ~$ C4 w; z2 \5 j
    net.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
    5 }8 Y! I+ e6 U  k; x7 X# lnet.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
    0 [4 q. Q5 Q( \net.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;, y( q" E8 E2 p4 K) P
    net.adaptParam.passes = 200;0 b+ E2 ^7 x  D, Z2 [! _
    [net,a,e]=adapt(net,p,t);7 Y( c1 x2 N& N$ T( X+ d
    %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。
    2 s; L1 q! n8 |
    7 m4 _! N/ u. U6 g. q9 f" H. P& j
    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
    : H' Y: d: y* d.??? Attempt to reference field of non-structure array.9 a, ]: l  ?9 W' y
    ( X2 r/ I! R% Z5 }6 t

    ! Z1 E* W6 u5 s! m7 u8 J+ `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
    $ [( \9 \' ]( \9 j0 ~请教高手 为什么?! b5 X; Y0 Z' n: @& q0 O* E/ j2 W
    拜谢!!!!
    3 s& j" L5 z% z( N% ^  c
    , V2 w, v0 q, @5 ^
    zan
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    [LV.2]偶尔看看I

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