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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
    % R1 f' U3 y, ~# B图呢？

    / ^( c4 n0 V9 l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 . U: @$ V7 F: a6 ]" x. T/ j/ u1 `
    图？
    . h0 c6 K+ t* G& S
    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！
    , z, d( y' c( J/ k
    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
    : P9 k0 f; u5 N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
    * g! S7 H, H, ]1 J0 J6 \* }
    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
    . J4 |6 R! w5 `  p( w$ ?Delta2=error% x6 N: w0 w" x7 o" T2 `
    Delta1=w2'*Delta2.*hiddenout.*(1-hiddenout)
    , B) H) E- D  @1 x! z: odw2=Delta2*hiddenout'+ \8 i3 D  w+ V! D+ V; Z
    db2=Delta2*ones(samnum,1)% n1 G5 i! h6 Y+ w* V7 B; I. N
    dw1=Delta1*samin'4 e$ T: q2 m8 C: w& }
    db1=Delta1*ones（samnum,1）- h. T8 K0 B1 Q
    w2=w2+lr*dw2# w8 O  F: z3 U& U
    b2=b2+lr*db2
    5 f, S7 E8 x; N# z, G$ _error是能量函数，即误差平方和4 ^4 u# d: X6 Q# ?
    hiddenout是隐含层输出
    % y  K) R* v  g) |: z) D9 d/ Osamnum是输入样本数量! C4 ]  e/ c$ R
    samin是输入样本
    / R% o9 N8 d5 ?9 G( aw权值' @  [/ ]$ z5 ]
    b阈值' z: G# |# K) Q& @  Y0 s) f& J
    以上是3层神经网路，隐含层激励函数是logsig' p& Q" k$ z/ x1 B, W, t

    ) ^6 [% R6 O% I- Z6 i9 J/ G- o
    0 @# d& e" \0 W1 q" B  Q6 w8 u7 s% I1 W# _; q
    我就是看不懂为什么一个微分方程就变成一个式子了？
    $ @7 a7 _1 u8 m2 n' O; {求解？
    ' o; x* c. o* t4 @7 ^) R; l& I
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