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
时间: 2024-02-16 17:01:23 浏览: 22
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。
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