解释hiddenSizes = [100 50]; dbn.sizes = 100,150,180;

时间: 2023-05-27 14:05:18 浏览: 84
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dbn.zip_dbn

hiddenSizes = [100 50] 表示定义了一个包含两个元素的行向量，第一个元素为100，第二个元素为50，即表示神经网络中隐藏层的大小分别为100和50。 dbn.sizes = 100,150,180 表示将dbn结构体中的sizes字段设置为包含三个元素的行向量，分别为100，150和180，即表示深度置信网络中每一层的大小依次为100，150和180。
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解释dbnParams.numLayers = 3; dbnParams.hiddenSizes = [100, 200, 300]; dbnParams.inputZeroMaskedFraction = 0.5; dbn.sizes = 100,150,180; opts.numepochs = 10; opts.batchsize = 1; opts.momentum = 0.5;opts.alpha = 0.0; opts.plot = 1; dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts); dbn = dbntrain(dbn, trainXn, opts);

- dbn.sizes = 100,150,180; 表示DBN网络每一层的节点数为100、150、180。 - opts.numepochs = 10; 表示训练次数为10次。 - opts.batchsize = 1; 表示每一批次训练数据的大小为1。 - opts.momentum = 0.5; 表示动量...

解释dbnParams.numLayers = 5; num_class = 4; dbn.hidden_sizes = 3; dbn.sizes = 60,70,80;

- dbn.sizes = 60,70,80; 表示从第一个隐层开始，每个隐层的神经元个数分别为60、70、80个。 因此，这段代码设置了一个包含5层的深度置信网络，其中第一个隐层有60个神经元，第二个隐层有70个神经元，第三个隐层有...

解释dbnParams.numLayers = 2; dbn.sizes = 100,100,50;

dbn.sizes = 100,100,50; 表示第一层有100个节点，第二层有100个节点，第三层有50个节点。这里的节点指的是神经网络中的神经元，每个节点会接收来自上一层节点的输入，并产生输出，作为下一层节点的输入。因此，DBN...

解释dbn.hidden_sizes = 3; dbn.sizes = 60,70,80;

这段代码涉及到一个名为"dbn"的变量，它很可能是一个深度置信网络（Deep Belief Network）的实例。其中，"hidden_sizes"和"sizes"是该深度置信网络的两个属性。 "hidden_sizes"属性指定了深度置信网络中隐层的数量...

解释dbnParams.numLayers = 3; dbn.sizes = 3,100,100,50,4;

dbn.sizes = 3,100,100,50,4; 表示每个层次的节点数，从输入层到输出层分别为3,100,100,50,4。具体来说，输入层有3个节点，第一个隐藏层有100个节点，第二个隐藏层有100个节点，第三个隐藏层有50个节点，输出层有4个...

解释dbnParams.numLayers = 5; dbn.sizes = 3,100,150,200,4;

这段代码是在定义深度信念网络（Deep Belief ...而dbn.sizes = 3,100,150,200,4; 则表示每层RBM中的神经元个数分别为3、100、150、200、4。这个参数设置将影响DBN模型的性能和效果，需要根据具体的应用场景进行调整。

解释dbnParams.numLayers = 3; dbn.sizes = 3,100;150;200;4;

这段代码定义了一个深度置信网络（Deep Belief Network，DBN），其中包含三层，...dbn.sizes = 3,100;150;200;4;表示每层的节点数，其中第一层有100个节点，第二层有150个节点，第三层有200个节点，最后一层有4个节点。

解释dbnParams.numLayers = 3; dbn.sizes = 3,100，150，200，4;

dbn.sizes指定了每层神经元的数量，分别是100，150，200和4个神经元。因此，DBN的结构如下所示： 输入层（3个神经元） -> 隐藏层（100个神经元） -> 隐藏层（150个神经元） -> 隐藏层（200个神经元） -> 输出层（4...

解释dbnParams.numLayers = 3; dbn.sizes = 3,100,150,200,4;

- dbn.sizes = 3,100,150,200,4; 表示DBN各层的节点数，其中第一层为可见层，有3个节点；第二层为隐层1，有100个节点；第三层为隐层2，有150个节点；第四层为隐层3，有200个节点；最后一层为输出层，有4个节点。因此...

改写以下代码，使其具有dropout功能： dbnParams.numLayers = 5; dbnParams.hidden_sizes = 3; num_class = 4; dbn.sizes = 100,100,100; opts.numepochs = 10;opts.batchsize = 27;opts.momentum = 0.1; opts.alpha = 0.01; opts.plot = 1; dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts);%初始化RBM的参数 dbn = dbntrain(dbn, trainXn, opts); % 将DBN展开到神经网络，建立包含输出层的神经网络 nn = dbnunfoldtonn(dbn,size(trainY,2));%输出类别数 nn.activation_function = 'tanh_opt'; %激活函数'sigm' (sigmoid) or 'tanh_opt' (optimal tanh). nn.learningRate = 0.1; nn.dropoutFraction = 0.; opts.numepochs = 200; . opts.batchsize = 1; nn = nntrain(nn, [trainXn;testXn], [trainY;testY], opts); nn.output = ['softmax'];

dbn.sizes = 100,100,100; opts.numepochs = 10; opts.batchsize = 27; opts.momentum = 0.1; opts.alpha = 0.01; opts.plot = 1; dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts);%初始化RBM的参数 dbn = dbntrain(dbn, ...
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