解释dbnParams.numLayers = 3; dbn.sizes = 3,100;150;200;4;

时间: 2023-05-27 16:05:47 浏览: 122
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matlab神经网络和程序(3).ppt

这段代码是为了构建一个深度信念网络（Deep Belief Network，DBN），其中dbnParams.numLayers = 3; 表示DBN的层数为3层，即包含1个可见层和2个隐层；dbn.sizes = 3,100;150;200;4; 表示每层的节点数分别为3（可见层）、100、150、200和4个。因此，DBN的结构是一个3-100-150-200-4的多层神经网络。
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解释dbnParams.numLayers = 3; dbn.sizes = 3,100,150,200,4;

- dbn.sizes = 3,100,150,200,4; 表示DBN各层的节点数，其中第一层为可见层，有3个节点；第二层为隐层1，有100个节点；第三层为隐层2，有150个节点；第四层为隐层3，有200个节点；最后一层为输出层，有4个节点。因此...

解释dbnParams.numLayers = 5; dbn.sizes = 3,100,150,200,4;

dbn.sizes = 3,100,150,200,4; 表示该深度置信网络的每层的神经元数量。第一层有3个神经元，第二层有100个神经元，第三层有150个神经元，第四层有200个神经元，第五层有4个神经元。 因此，该深度置信网络的结构为：...

解释dbnParams.numLayers = 3; dbn.sizes = 3,100,100,50,4;

dbn.sizes = 3,100,100,50,4; 表示每个层次的节点数，从输入层到输出层分别为3,100,100,50,4。具体来说，输入层有3个节点，第一个隐藏层有100个节点，第二个隐藏层有100个节点，第三个隐藏层有50个节点，输出层有4个...

解释dbnParams.numLayers = 3; dbn.sizes = 3,100，150，200，4;

dbn.sizes指定了每层神经元的数量，分别是100，150，200和4个神经元。因此，DBN的结构如下所示： 输入层（3个神经元） -> 隐藏层（100个神经元） -> 隐藏层（150个神经元） -> 隐藏层（200个神经元） -> 输出层（4...

解释dbnParams.numLayers = 2; dbn.sizes = 100,100,50;

其中，dbnParams.numLayers = 2 表示DBN有2个隐层，即包括输入层、两个隐层和输出层共4层。dbn.sizes = 100,100,50 表示DBN每个隐层的神经元个数分别为100、100和50个。因此，整个DBN的结构为：输入层（神经元个数由...

解释dbnParams.numLayers = 5; num_class = 4; dbn.hidden_sizes = 3; dbn.sizes = 60,70,80;

- dbnParams.numLayers = 5; 表示这个DBN有5层，包括一个可见层和4个隐层。 - num_class = 4; 表示这个问题是一个4分类问题，即需要将输入数据分成4类。 - dbn.hidden_sizes = 3; 表示隐层的神经元个数为3个。 - dbn...

解释dbnParams.numLayers = 3; dbnParams.hiddenSizes = [100, 200, 300]; dbnParams.inputZeroMaskedFraction = 0.5; dbn.sizes = 100,150,180; opts.numepochs = 10; opts.batchsize = 1; opts.momentum = 0.5;opts.alpha = 0.0; opts.plot = 1; dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts); dbn = dbntrain(dbn, trainXn, opts);

- dbn.sizes = 100,150,180; 表示DBN网络每一层的节点数为100、150、180。 - opts.numepochs = 10; 表示训练次数为10次。 - opts.batchsize = 1; 表示每一批次训练数据的大小为1。 - opts.momentum = 0.5; 表示动量...

改写以下代码，使其具有dropout功能： dbnParams.numLayers = 5; dbnParams.hidden_sizes = 3; num_class = 4; dbn.sizes = 100,100,100; opts.numepochs = 10;opts.batchsize = 27;opts.momentum = 0.1; opts.alpha = 0.01; opts.plot = 1; dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts);%初始化RBM的参数 dbn = dbntrain(dbn, trainXn, opts); % 将DBN展开到神经网络，建立包含输出层的神经网络 nn = dbnunfoldtonn(dbn,size(trainY,2));%输出类别数 nn.activation_function = 'tanh_opt'; %激活函数'sigm' (sigmoid) or 'tanh_opt' (optimal tanh). nn.learningRate = 0.1; nn.dropoutFraction = 0.; opts.numepochs = 200; . opts.batchsize = 1; nn = nntrain(nn, [trainXn;testXn], [trainY;testY], opts); nn.output = ['softmax'];

dbn.sizes = 100,100,100; opts.numepochs = 10; opts.batchsize = 27; opts.momentum = 0.1; opts.alpha = 0.01; opts.plot = 1; dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts);%初始化RBM的参数 dbn = dbntrain(dbn, ...
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