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
时间: 2024-05-15 19:17:59 浏览: 16
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:
```matlab
% 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!
相关问题
使用matlab神经网路工具箱创建一个4个输入、3个隐藏和1个输出的模糊BP神经网络对象,使用随机权重进行初始化,采用sigmoid激活函数,迭代次数3000次,并生成对应simulink模块的代码
好的,我会回答你的问题,但是作为一个AI,我无法为你生成simulink模块的代码。为了回答你的问题,我会提供一个matlab的示例代码,您可以根据您的需要进行修改和调整。
首先,您需要创建一个4个输入、3个隐藏和1个输出的模糊BP神经网络对象。您可以使用`newff`函数来创建这个神经网络对象:
```
net = newff(minmax(inputs), [3 1], {'tansig' 'purelin'}, 'trainlm');
```
其中,`inputs`是您的输入数据,`[3 1]`表示您的神经网络有3个隐藏层神经元和1个输出层神经元,`{'tansig' 'purelin'}`表示使用tansig激活函数作为隐藏层神经元的激活函数,使用purelin作为输出层神经元的激活函数,`'trainlm'`表示使用Levenberg-Marquardt算法进行神经网络的训练。
接下来,您需要使用随机权重进行初始化:
```
net = init(net);
```
然后,您可以使用`train`函数来对神经网络进行训练:
```
net.trainParam.epochs = 3000; % 迭代次数为3000次
net = train(net, inputs, targets);
```
其中,`inputs`是您的输入数据,`targets`是您的目标输出数据。
最后,您可以使用`gensim`函数来生成对应simulink模块的代码:
```
gensim(net);
```
这个函数会自动生成对应的simulink模块代码,您可以将其复制到simulink中进行模拟和测试。
希望这个示例代码能够帮助您。如果您有任何问题或需要进一步的帮助,请随时联系我。
matlab的bp神经网络如何设置为两层隐藏层
在Matlab中,我们可以使用Neural Network Toolbox工具箱来构建和训练BP神经网络。要将BP神经网络设置为两层隐藏层,我们需要按照以下步骤进行操作:
1. 导入数据:首先,我们需要准备训练和测试数据。这些数据包括输入特征和相应的目标输出。可以使用Matlab中的数据导入工具和函数来读取和处理训练数据集。
2. 创建神经网络:使用神经网络工具箱中的命令来创建神经网络。我们可以使用命令"newff"或"patternnet"来创建一个前馈神经网络。例如:net = newff(input, target, [hidden1 hidden2], output)或者net = patternnet([hidden1 hidden2])。
3. 配置网络训练算法:选择合适的训练算法来训练神经网络。可以使用命令"trainFcn"来设置训练算法。例如:net.trainFcn = 'trainlm'表示使用Levenberg-Marquardt算法。
4. 设置网络参数:我们还可以通过修改一些属性来调整网络的行为,例如设置训练次数、学习速率和动量等。可以使用命令"trainParam"来设置训练参数。
5. 训练网络:使用命令"train"来对神经网络进行训练。例如:net = train(net, input, target)。
6. 使用网络进行预测:训练完成后,我们可以使用已训练好的神经网络来进行预测。可以使用命令"sim"来进行模拟预测。例如:output = sim(net, input)。
7. 评估网络性能:可以使用一些性能指标来评估网络的性能,例如均方根误差(RMSE)和相关系数等。
以上是设置为两层隐藏层的BP神经网络的基本步骤。根据具体情况和需求,我们还可以根据实际情况进行调整和优化网络参数。
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