为什么net.iw比输入少一维,少的这一维是什么
时间: 2024-02-16 21:00:12 浏览: 27
神经网络对象 `net` 的 `iw` 属性是一个 cell 数组,其中每个元素都是一个输入层到隐层之间的权重矩阵。如果您的神经网络只有一个输入层,那么 `iw` 属性就是一个大小为 1 的 cell 数组,其中包含一个权重矩阵。这个权重矩阵的大小为 `numHiddenUnits x numInputDimensions`,其中 `numHiddenUnits` 是隐层神经元的数量,`numInputDimensions` 是输入数据的维度。
如果您的神经网络有多个输入层,那么 `iw` 属性就是一个大小为 `numInputLayers` 的 cell 数组,其中每个元素代表一个输入层到隐层之间的权重矩阵。每个权重矩阵的大小为 `numHiddenUnits x numInputDimensions_i`,其中 `numInputDimensions_i` 是第 i 个输入层的维度。
由于 `iw` 属性是一个 cell 数组,因此它比输入数据少一维。如果您想访问某个权重矩阵的元素,您可以使用类似以下的语法:
```matlab
weights = net.iw{1}; % 获取第一个输入层到隐层之间的权重矩阵
w_ij = weights(i, j); % 获取第 i 行、第 j 列的权重
```
其中,`1` 是输入层的索引,`i` 和 `j` 是权重矩阵的行和列索引。
相关问题
在net.iw比输入数据少一维的情况下,如何复现神经网络的映射关系呢
在 `net.iw` 比输入数据少一维的情况下,可以使用以下步骤来复现神经网络的映射关系:
1. 获取输入数据的维度。如果您有多个输入层,则需要获取每个输入层的维度,并将它们合并为一个向量。
2. 获取 `net.iw` 属性中每个权重矩阵的大小。这些大小应该是 `numHiddenUnits x numInputDimensions_i`,其中 `numHiddenUnits` 是隐层神经元的数量,`numInputDimensions_i` 是第 i 个输入层的维度。
3. 将每个权重矩阵与其对应的输入层的维度相乘,得到一个大小为 `numHiddenUnits x 1` 的向量。这个向量包含了每个隐层神经元对输入数据的加权和。
4. 对于每个输入数据样本,将其与每个隐层神经元的加权和进行点积,得到一个大小为 `numHiddenUnits x 1` 的向量。这个向量包含了每个隐层神经元的输出值。
5. 获取 `net.lw` 属性中每个权重矩阵的大小。这些大小应该是 `numOutputDimensions x numHiddenUnits`,其中 `numOutputDimensions` 是输出数据的维度。
6. 将每个权重矩阵与其对应的隐层神经元的输出值相乘,得到一个大小为 `numOutputDimensions x 1` 的向量。这个向量包含了每个输出数据的加权和。
7. 对于每个输入数据样本,将每个隐层神经元的输出值与输出数据的加权和进行点积,得到一个大小为 `numOutputDimensions x 1` 的向量。这个向量包含了每个输出数据的预测值。
请注意,这个过程只适用于前馈神经网络,其中每个神经元都连接到下一层的所有神经元,并且不存在反馈连接。如果您的神经网络具有反馈连接或其他非标准连接方式,则需要使用不同的方法来复现其映射关系。
为什么cell数组会导致iw比输入数据少一维
`iw` 属性是一个 cell 数组的原因是因为不同的输入层可能有不同的维度,因此不能使用一个普通的矩阵来存储所有输入层到隐层之间的权重。
具体来说,对于每个输入层,都需要一个独立的权重矩阵来将其连接到隐层。这些权重矩阵的大小取决于输入层的维度,因此不能将它们存储在一个普通的矩阵中。
相反,使用 cell 数组可以让每个元素都存储一个独立的权重矩阵,这些权重矩阵之间可以具有不同的大小和形状。这样,每个输入层到隐层之间的权重都能够被正确地存储和访问。
由于 `iw` 属性是一个 cell 数组,因此它比输入数据少一维。这是因为每个 cell 元素都代表一个独立的权重矩阵,因此它们不能被简单地存储为一个高维矩阵。相反,它们需要被存储为一个 cell 数组,其中每个元素都代表一个权重矩阵。
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