解释dbn.hidden_sizes = 3; dbn.sizes = 60,70,80;
时间: 2024-05-24 19:11:54 浏览: 155
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,也就是神经网络的层数。在这里,"hidden_sizes"被设置为3,表示该网络有3个隐层。
"sizes"属性则指定了每个隐层中神经元的数量。在这里,"sizes"被设置为60、70、80,表示第一个隐层有60个神经元,第二个隐层有70个神经元,第三个隐层有80个神经元。
综上所述,该段代码实际上是在定义一个有3个隐层的深度置信网络,每个隐层分别有60、70、80个神经元。
相关问题
解释dbnParams.numLayers = 5; num_class = 4; dbn.hidden_sizes = 3; dbn.sizes = 60,70,80;
这段代码是在设置一个深度置信网络(DBN)的参数。其中:
- dbnParams.numLayers = 5; 表示这个DBN有5层,包括一个可见层和4个隐层。
- num_class = 4; 表示这个问题是一个4分类问题,即需要将输入数据分成4类。
- dbn.hidden_sizes = 3; 表示隐层的神经元个数为3个。
- 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80个神经元,每个隐层的神经元个数都为3个,用于解决一个4分类问题。
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'];
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 = 0.5; % 设置dropout的比例为0.5
opts.numepochs = 200;
opts.batchsize = 1;
nn = nntrain(nn, [trainXn;testXn], [trainY;testY], opts);
nn.output = ['softmax'];
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