广义回归神经网络训练样本的输入

广义回归神经网络（GRNN）的训练样本输入可以是任何形式的向量或矩阵，但是需要注意的是，输入样本的维度必须与网络输入层的节点数相同。

在GRNN中，每个输入样本都会对应一个模板向量，该模板向量是由输入样本计算出来的，因此输入样本的维度也会影响模板向量的维度。

通常情况下，输入样本的维度越高，模板向量的维度也会越高，这会导致计算成本的增加和网络泛化能力的下降。因此，在实际应用中，需要根据具体问题来确定输入样本的维度，以保证网络的训练效果和计算效率。

下面是一个示例，展示如何在MATLAB中创建一个包含多个输入样本的GRNN模型：

% 准备数据
x = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 输入样本，每行表示一个输入向量
y = [10; 20; 30]; % 输出样本

% 创建GRNN模型
net = newgrnn(x,y);

% 预测新的输入数据
x2 = [2 3 4; 5 6 7]; % 新的输入样本，每行表示一个输入向量
y2 = sim(net, x2);

在这个例子中，输入样本是一个3行3列的矩阵，每行表示一个输入向量。输出样本是一个3行1列的向量。我们使用newgrnn函数创建GRNN模型，并使用sim函数对新的输入数据进行预测。注意，在预测时，新的输入样本的维度必须与训练数据的维度相同。

相关问题

广义回归神经网络matlab

在 MATLAB 中，你可以使用神经网络工具箱来构建广义回归神经网络模型进行多输入单输出的回归问题。

首先，你需要准备训练数据和测试数据，其中每个样本包含多个输入特征和一个输出标签。

然后，你可以按照以下步骤构建和训练广义回归神经网络模型：

1. 创建一个新的神经网络模型对象：

net = newgrnn();

2. 使用训练数据来训练神经网络模型：

net = train(net, input_train, output_train);

其中，`input_train` 是训练数据的输入特征矩阵，每行代表一个样本的输入特征；`output_train` 是训练数据的输出标签向量，每个元素对应一个样本的输出标签。

3. 使用训练好的模型进行预测：

output_pred = net(input_test);

其中，`input_test` 是测试数据的输入特征矩阵，每行代表一个样本的输入特征。`output_pred` 是预测的输出标签向量。

以上是一个简单的步骤示例，你还可以根据具体问题进行参数调整和模型优化。详细的使用方法和参数设置可以参考 MATLAB 神经网络工具箱的文档和示例。