我有一个8x8
矩阵(我将这个矩阵设为 的向量1x64
),并希望将其提供给 MLP 神经网络,并有一个带有 10 个感知器和只有一个输出的隐藏层。
我怎么能用newff
来做这个?我不知道如何将其馈送到网络?
谢谢,卡
我有一个8x8
矩阵(我将这个矩阵设为 的向量1x64
),并希望将其提供给 MLP 神经网络,并有一个带有 10 个感知器和只有一个输出的隐藏层。
我怎么能用newff
来做这个?我不知道如何将其馈送到网络?
谢谢,卡
也许您可以尝试使用“nntool”命令,开始使用神经网络工具箱 GUI。在那里你可以选择你想要的那种我相信是“前馈反向传播”的神经网络。
很难提供帮助,因为您提供的信息很少。
我建议你看看神经网络工具箱网络研讨会: http: //www.mathworks.com/products/neural-network/webinars.html
我从过去完成的一项作业中截取了一些代码,希望它对你有用:
% MLP building
net = newff(minmax(InputData),[NumNeuron 1],{'tansig' 'purelin'},'trainlm');
% MLP training
[net,tr]=train(net,InputData,TargetData);
% answer
output_from_network = sim(net,InputData);
newff 命令直接从您提供的示例输入中获取 inputData 的维度。minmax 它应该帮助 Matlab 设置您的 NN 权重的初始值。NumNeuron 将修复隐藏层中的神经元数量。并且单元格 {'tansig' 'purelin'} 修复了您将分别用于隐藏层和输出层的激活函数的类型。
希望这可以帮助,