matlab中newff激活函数设置

在MATLAB中，可以使用newff函数来创建一个前馈神经网络。在创建神经网络时，可以使用setwb函数来设置每个层的权重和偏置。而在设置神经网络的激活函数时，可以使用setff函数。

setff函数用于设置网络的每个层的激活函数。语法如下：

net = setff(net, functionName)

其中，net是一个已经创建好的神经网络，functionName是激活函数的名称。可以通过help nntransfer查看所有可用的激活函数。

例如，可以将网络的第一层设置为sigmoid函数，第二层设置为tansig函数，代码如下：

net = newff(inputs, targets, [10 1]);
net = setff(net, 'tansig');
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';

在上面的代码中，inputs和targets分别是输入和目标数据，[10 1]表示网络有两个层，第一层有10个神经元，第二层有1个神经元。setff函数将第二层的激活函数设置为tansig，而第一层的激活函数则通过修改net.layers{1}.transferFcn属性来设置为logsig。

相关问题

MATLAB中newff函数算法

MATLAB中的newff函数是用于创建前馈神经网络（feedforward neural network）的函数。其算法基于BP（Backpropagation）神经网络算法，可以用于解决分类、回归、拟合等各种问题。

newff函数的使用方法如下：

net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,AI)

其中，P表示输入数据，T表示输出数据，S表示神经网络的结构，TF表示神经元的激活函数，BTF表示偏置项的激活函数，BLF表示网络层之间的传递函数，PF表示性能函数，AI表示初始化函数。这些参数都是可选的，如果不指定，则使用默认值。

newff函数的算法基于BP神经网络算法，其具体实现包括以下步骤：

1. 初始化权重和偏置项：使用指定的初始化函数初始化神经网络的权重和偏置项。

2. 前向传播：使用前向传播算法计算神经网络的输出。

3. 计算误差：计算神经网络的输出与真实输出之间的误差。

4. 反向传播误差：使用反向传播算法计算误差在神经网络中的反向传播。

5. 更新权重和偏置项：使用梯度下降算法更新神经网络的权重和偏置项。

6. 重复步骤2-5，直到达到预设的训练次数或误差阈值。

需要注意的是，newff函数是一个比较基础的神经网络函数，其算法实现并不复杂。在实际应用中，可能需要根据具体的问题进行神经网络结构的调整和算法优化，以获得更好的性能和效果。

matlab中newff函数参数

matlab中newff函数是用来创建一个前馈神经网络的，其参数如下：

newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF)

其中，各参数的含义和取值范围如下：

1. P：输入数据的维度（如有3个输入变量，则P=[3, N]，N为输入数据的样本数）。

2. T：目标数据的维度（如有2个输出变量，则T=[2, N]，N为输入数据的样本数）。

3. S：神经网络的结构，它是一个1×L的向量，表示L层神经网络中每层的神经元个数，其中S(1)表示输入层的神经元个数，S(L)表示输出层的神经元个数，其他层的神经元个数可以自行设置。

4. TF：隐层和输出层的激活函数，可以是logsig、tansig等。

5. BTF：隐层和输出层的偏差（bias）的更新函数，可以是trainlm、traingdm等。

6. BLF：连接权重的更新函数，可以是learngd、learngdm等。

7. PF：性能函数，可以是mse、sae等。

8. IPF：输入处理函数，可以是fixunknowns、mapminmax等。

9. OPF：输出处理函数，可以是fixunknowns、mapminmax等。

以上就是newff函数的参数及其含义。