matlab - 神经网络层设计

Question

我对神经网络有点陌生。这是我在 Matlab 中尝试过的一段代码

P= 0 + (rand(1) * 10);
T = (P-1)/(P+1);
net = newelm(P,T,5);
net = train(net,P,T);
Y = sim(net,P);

现在，当我在 matlab 的命令窗口中键入 net.B{1} 和 net.LW{1} 时，我得到了偏置权重和层权重，但我也发现这些权重值会根据输入值不断变化。

那么，对于特定函数（以及任何输入值），我是否可以有一个预定义的权重值，即不会改变的权重值，以便使用这些权重值，我可以为特定函数设计一个神经网络。就像这里我有 T ，它通过一个特定的方程与 P 相关。

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如果您的其中一个输入与输出变量具有已知关系，请将其从网络中取出，而不是创建复杂的解决方法，例如修复网络权重。（由于网络内部的变量相互作用和非线性变换，这将是复杂的。）

例如

Y = a*X1 + 3.6*X2  # relationship between Y and X2 is known

然后在这个关系上使用神经网络：

Y - 3.6*X2 = a*X1
^^^^^^^^^^   ^^^^
[target]     [input]

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