有关神经网络训练函数与学习函数区别

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有关神经网络训练函数与学习函数区别这个问题也有人问过，不过看了他们的讨论后有些地方还是不太清楚，这次我换个角度阐述一下，希望各路大神来指点，希望我的帖子不要沉，有任何想法都说出来大家一起讨论。

以BP神经网络为例，在创建BP神经网络时，网络默认的训练函数和学习函数如下：
训练函数： 'trainlm'--Levenberg-Marquardt反向传播算法；
学习函数： 'learngdm'--动量梯度下降权值和阈值学习函数。

当然还有其他训练函数，例如：
'traingd'--标准梯度下降法
'traingdm'--有动量梯度下降法。

下面举某个参考书中两个例子：
创建一个利用标准的梯度下降算法的网络：net=newff(minmax(p),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
创建一个利用有动量的梯度下降算法的网络：net=newff(minmax(p),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm');

这里我发现一个问题，很多参考书在利用不同的训练函数创建网络时，都没有考虑改变相应的学习函数，只是设定了训练函数就完了。难道只要设定好训练函数就可以了吗？要是这样子的话可不可以说训练函数和学习函数没有任何关系？

再有我发现动量梯度算法的训练函数‘traingdm’和学习函数'learngdm'中都包含了dw（权值变化）的计算公式（见图），而且计算公式也一样。不仅如此，其他训练函数里面也有dw的计算公式，唯一不同的是训练函数里面有'wb= wb + dw'这一计算过程，而学习函数里只计算了dw。

问题就在这里，既然训练函数和学习函数不一样，那为什么训练函数里面也包含了学习函数中计算dw的公式呢？在设定神经网络的时候，设定好训练函数和学习函数，那dw的计算是按照哪个函数来算？就以默认的BP神经网络网络来说，'trainlm'中权值的计算和‘learngdm’中dw计算方法根本就不一样，那这dw的确定是哪个函数说得算呢？

还有一点，既然训练函数里已经有dw的计算公式了，这里我可不可这么说：训练函数把学习函数该干的活也给干了，他们之间就没有什么联系。
或者换一个角度说，要是利用训练函数的话，就不用再设定学习函数了，即只要选定好训练函数，就不用管学习函数的事了，train函数会自动智能地把结果给算出来。要是用学习函数的话，就得结合sim函数或者adapt函数自己去编辑训练过程。

通过以上讨论，我自己得出的结论：训练函数是个孤僻的单身汉，学习函数和sim/adapt函数才是好基友一辈子。。。训练函数和学习函数在应用上压根就没联系，没有互相调用的说法。不知道对不对，纯熟个人YY意见。。。。

这是我最近研究神经网络遇到的问题，求各路大神指点。