matlab中net的结构体

在 Matlab 中，神经网络模型通常用 net 结构体来表示。net 结构体包含了一个神经网络的所有信息，包括网络的拓扑结构、权重和偏置等参数，以及训练的相关参数和状态。

下面是一个典型的 net 结构体的示例：

net = 

  struct with fields:

         name: 'net'
    numInputs: 1
   numOutputs: 1
    numLayers: 3
      layers: [1x3 struct]
    biasConnect: [1 1 1]
    inputConnect: [1;0;0]
   layerConnect: [0 0 0;1 0 0;1 1 0]
   outputConnect: [0 0 1]
     targetConnect: [0 0 1]
      inputWeights: {1x3 cell}
     layerWeights: {3x3 cell}
    outputWeights: {1x3 cell}
            b: {3x1 cell}
          IW: {3x3 cell}
          LW: {3x3 cell}
           y: {1x0 cell}
       userdata: []

其中，各字段的含义如下：

- name：神经网络的名称。
- numInputs：神经网络的输入层数。
- numOutputs：神经网络的输出层数。
- numLayers：神经网络的总层数。
- layers：神经网络各层的详细信息，是一个结构体数组。
- biasConnect：一个逻辑数组，表示每一层是否有偏置。
- inputConnect：一个逻辑数组，表示每个输入是否连接到每一层。
- layerConnect：一个逻辑数组，表示每一层是否与其它层相连。
- outputConnect：一个逻辑数组，表示每个输出是否连接到每一层。
- targetConnect：一个逻辑数组，表示每个目标是否连接到每一层。
- inputWeights：输入层到每一层的权重矩阵，是一个细胞数组。
- layerWeights：每一层到其它层的权重矩阵，是一个细胞数组。
- outputWeights：每个输出到每一层的权重矩阵，是一个细胞数组。
- b：每一层的偏置值，是一个细胞数组。
- IW：输入层到每一层的权重矩阵，是一个细胞数组，与 inputWeights 字段相同。
- LW：每一层到其它层的权重矩阵，是一个细胞数组，与 layerWeights 字段相同。
- y：神经网络的输出值，是一个空的细胞数组。
- userdata：用户自定义信息，可以是任何类型的数据。