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[问题求助] 神经网络权阈值调整偏微分方程如何编程

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    发表于 2013-9-8 02:10 |只看该作者
    |招呼Ta 关注Ta
    图？

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    846257805  不好意思，新手发帖，不会给图，现在图已给出，求助  详情 回复 发表于 2013-9-9 10:54
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    发表于 2013-9-9 10:50 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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    发表于 2013-9-9 10:52 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    QQ截图20130905234521.jpg
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    发表于 2013-9-9 10:53 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    净心、精心 发表于 2013-9-6 16:55 - H7 x% R) `+ e
    图呢？
    9 s6 q+ I" A1 z8 o
    不好意思，现在图已给，新手求助
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    发表于 2013-9-9 10:54 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    magic2728 发表于 2013-9-8 02:10 6 Z4 s2 h7 ]. N5 i! q& h, W
    图？
    ; E9 m# e+ r  y( t/ u) X
    不好意思，新手发帖，不会给图，现在图已给出，求助
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    发表于 2013-9-9 16:42 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    这个不用你手动解，matlab神经网络算法自动就是按照这个模式进行的，你会用工具箱就行了！

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    846257805  但是不是说只会用工具箱不好吗？工具箱不具有灵活性，最好是自己会编，而且还可加深理解  详情 回复 发表于 2013-9-9 16:45
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    发表于 2013-9-9 16:44 手机频道 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    但是不是说只会用工具箱不好吗？工具箱不具有灵活性，最好是自己会编，而且还可加深理解
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    发表于 2013-9-9 16:45 手机频道 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    magic2728 发表于 2013-9-9 16:42 这个不用你手动解，matlab神经网络算法自动就是按照这个模式进行的，你会用工具箱就行了！
    / y& b4 S" {2 y- B& D7 w
    但是不是说只会用工具箱不好吗？工具箱不具有灵活性，最好是自己会编，而且还可加深理解

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    magic2728  对啊，但是解这个方程也需要初始值啊，然后有初始值之后这是个差分方程，逐步往后迭代就行了。  详情 回复 发表于 2013-9-9 16:53
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    发表于 2013-9-9 16:53 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    846257805 发表于 2013-9-9 16:45 + i9 q7 M( ~) b) J2 H
    但是不是说只会用工具箱不好吗？工具箱不具有灵活性，最好是自己会编，而且还可加深理解

    1 M$ `  R5 l6 e- y5 c! C  o! r对啊，但是解这个方程也需要初始值啊，然后有初始值之后这是个差分方程，逐步往后迭代就行了。
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    发表于 2013-9-9 19:45 手机频道 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    是迭代做的吗？但是我在书上看到说可以根据所给的激励函数，求出E/ω的微分，如下是我看到的源代码3 V4 [9 e+ {7 |" w
    Delta2=error
    2 U' c8 R1 g. KDelta1=w2'*Delta2.*hiddenout.*(1-hiddenout)" j9 E3 U' \2 Z! r( Y6 T% a
    dw2=Delta2*hiddenout'
    4 m* l0 n' v, u+ z1 Tdb2=Delta2*ones(samnum,1)
    ) I$ H' D; X1 q0 `4 T& jdw1=Delta1*samin'
    2 L9 q: ~' X& H+ X; e7 kdb1=Delta1*ones（samnum,1）
    5 `7 N/ n4 Z6 ~* a) @: iw2=w2+lr*dw20 U( T2 s; ^0 }2 l- X9 e+ _
    b2=b2+lr*db2
      M$ ^/ A- C- \+ n4 H( J+ `0 oerror是能量函数，即误差平方和
    $ t; v% X' t4 Z, Qhiddenout是隐含层输出
    5 ^5 z+ D$ n  t# ^samnum是输入样本数量
    ; V! u6 p; ?. h' X. H$ Bsamin是输入样本
      l$ z/ E' m  Q$ F$ ?& w  ]w权值( j3 ?( v2 Q1 ]) I3 B2 `6 ~
    b阈值
    ) A! R! k1 c) K' e+ ^- w( g以上是3层神经网路，隐含层激励函数是logsig/ i  W2 @- k. G/ t4 t  ^

    8 l6 |" i! Q4 g& j5 g, r. D' ~3 P/ S& b- c% |. O
    : a& P& v% w- s0 o/ U
    我就是看不懂为什么一个微分方程就变成一个式子了？
    ; I5 e  p$ i) z  m- O+ ]/ B求解？' h0 D. G: A0 O! T! o# w# o3 o
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