matlab BP神经网络 输出层激活函数
时间: 2023-10-31 13:12:09 浏览: 92
在 MATLAB 中使用 BP 神经网络时,可以在创建网络时指定输出层的激活函数。常见的输出层激活函数包括:
1. 线性函数(purelin):直接输出网络的加权和,适用于回归问题。
2. 对数函数(logsig):将加权和映射到 0~1 范围内,适用于二元分类问题。
3. 双曲正切函数(tansig):将加权和映射到 -1~1 范围内,适用于多元分类问题。
例如,以下代码创建了一个具有 3 个输入、2 个隐含层神经元和 1 个输出的 BP 神经网络,并将输出层的激活函数指定为双曲正切函数:
```
net = feedforwardnet([2]); % 创建具有 2 个隐含层神经元的 BP 神经网络
net.layers{2}.transferFcn = 'tansig'; % 将输出层的激活函数指定为双曲正切函数
```
在训练网络时,MATLAB 会根据指定的激活函数计算输出层的输出,并根据输出与目标值之间的误差来更新网络参数。
相关问题
matlabbp神经网络输出数学公式
Matlab中的神经网络输出数学公式可以通过以下步骤实现:
1. 首先,你需要定义一个神经网络模型。可以使用Matlab中的`feedforwardnet`函数来创建一个前馈神经网络模型。例如,你可以使用以下代码创建一个具有两个隐藏层的神经网络模型:
```matlab
net = feedforwardnet([10, 5]);
```
2. 接下来,你需要训练神经网络模型。可以使用`train`函数来训练模型。例如,你可以使用以下代码将模型训练100个epochs:
```matlab
net = train(net, inputs, targets, 'epochs', 100);
```
这里的`inputs`是输入数据,`targets`是对应的目标输出数据。
3. 训练完成后,你可以使用已训练好的神经网络模型进行预测。可以使用`sim`函数来进行预测。例如,你可以使用以下代码对新的输入数据进行预测:
```matlab
outputs = sim(net, new_inputs);
```
这里的`new_inputs`是新的输入数据,`outputs`是对应的预测输出。
根据以上步骤,神经网络的输出数学公式可以表示为:
```
outputs = sim(net, new_inputs)
```
MATLAB中BP神经网络输出层阈值设多少
在MATLAB中,BP神经网络输出层的阈值可以通过训练数据进行自动确定,也可以手动设置。如果使用MATLAB自带的train函数进行训练,输出层阈值会在训练过程中自动确定。如果希望手动设置输出层阈值,可以通过修改net.b参数来实现,其中net为BP神经网络对象,b为输出层的偏置向量。一般来说,输出层阈值的设置应该考虑到目标函数的具体需求,例如分类任务中,阈值的设置应该使得输出结果符合分类标签。