newff函数怎么写的

newff是MATLAB中用于创建前馈神经网络的函数，其语法如下：

net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)

其中，P是输入数据的维度，T是输出数据的维度，S是神经网络的结构，TF是激活函数，BTF是偏置的训练函数，BLF是权重的训练函数，PF是性能函数，IPF是输入预处理函数，OPF是输出后处理函数，DDF是分布式训练函数。

例如，创建一个具有3个输入、2个输出、1个隐藏层（5个神经元）的前馈神经网络，可以写成以下代码：

net = newff([0 1;0 1;0 1],[0 1;0 1],5);

其中，[0 1;0 1;0 1]表示输入数据的范围，[0 1;0 1]表示输出数据的范围，5表示隐藏层有5个神经元。如果需要指定其他参数，可以按照上述语法进行设置。

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使用newff函数写一个激活函数为sigmoid,两个隐藏层，隐藏层神经元个数分别是8和16，学习率为0.1的神经网络的matlab代码

您好，感谢提问。下面是使用newff函数写一个激活函数为sigmoid，两个隐藏层，隐藏层神经元个数分别是8和16，学习率为0.1的神经网络的matlab代码：

% 神经网络设置
net = newff(minmax(inputs),[8, 16, 1],{'logsig','logsig', 'purelin'},'traingd');
net.trainParam.lr = 0.1;

% 神经网络训练
net = train(net, inputs, targets);

以上代码仅供参考，实际使用时需根据具体的数据情况进行调整。祝工作顺利！

matlab newff函数

newff函数是MATLAB神经网络工具箱中的一个函数，用于创建一个前馈神经网络（Feedforward Neural Network）模型。该函数的语法如下：

net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)

其中，各参数的含义如下：

- P：输入样本矩阵，每列代表一个输入样本。
- T：目标矩阵，每列代表一个目标样本。
- S：神经网络结构，包含每个层的神经元数量。
- TF：激活函数类型，默认为'tansig'。
- BTF：反向传播算法，默认为'trainlm'。
- BLF：前向传播算法，默认为'learngdm'。
- PF：性能函数，默认为'mse'。
- IPF：输入处理函数，默认为'processpca'。
- OPF：输出处理函数，默认为'processpca'。
- DDF：数据分割函数，默认为'divideind'。

该函数返回一个神经网络对象net，可以通过访问该对象的属性和方法来进行训练和预测操作。

例如，创建一个具有2个输入神经元、3个隐藏层神经元和1个输出神经元的前馈神经网络可以使用以下代码：

P = [0 1; 0 0; 1 0; 1 1];
T = [1; 0; 0; 1];
S = [2 3 1];

net = newff(P, T, S);

这样就创建了一个神经网络对象net，你可以使用该对象进行训练和预测操作。