elmannet函数和newelm函数区别

Elmannet函数和newelm函数都是MATLAB神经网络工具箱中的函数，用于建立Elman神经网络模型。它们的区别在于：

1. Elmannet函数是一个已经预定义好的Elman网络模型，可以直接调用该函数来创建一个标准的Elman神经网络模型。而newelm函数则是一个通用的建立神经网络模型的函数，可以用来建立不同类型的神经网络模型，包括Elman网络模型。

2. Elmannet函数中的网络结构已经固定，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数和连接权值等，无法进行修改。而newelm函数可以根据用户的需求自定义网络结构，包括节点数、层数、激活函数、连接权值等。

因此，如果需要建立一个标准的Elman神经网络模型，可以使用Elmannet函数，如果需要根据自己的需求建立一个自定义的Elman神经网络模型，则需要使用newelm函数。

相关问题

matlab newelm

`newelm` 是 Matlab 中用于创建新的神经网络的函数。它的语法如下：

net = newelm(P,T,[S1,S2,...,SN],[TF1,TF2,...,TFN],BTF,BLF)

其中，`P` 是输入数据，`T` 是目标数据，`[S1,S2,...,SN]` 是每个层的神经元数目，`[TF1,TF2,...,TFN]` 是每个层的激活函数，`BTF` 是网络训练函数，`BLF` 是网络性能函数。

例如，要创建一个具有 3 层、分别包含 5、10 和 2 个神经元的前馈神经网络，可以使用以下代码：

net = newelm(inputs,targets,[5,10,2],{'tansig','tansig','purelin'});

这个网络使用 `tansig` 作为前两层的激活函数，使用 `purelin` 作为输出层的激活函数。训练函数和性能函数使用默认值。

matlab 循环神经网络

Matlab中的循环神经网络（RNN）可以使用nntool或者命令行进行创建和训练。以下是一个简单的例子：

% 创建一个具有10个隐藏神经元的Elman RNN
net = newelm(X,T,10);

% 训练网络
net = train(net,X,T);

% 使用网络进行预测
Y = net(X);

在这个例子中，`newelm`函数用于创建一个Elman RNN，其中`X`是输入数据，`T`是目标数据，`10`是隐藏神经元的数量。然后，`train`函数用于训练网络，`X`和`T`是训练数据。最后，使用训练好的网络进行预测，`Y`是预测结果。

如果你想使用命令行创建网络，可以使用以下命令：

% 创建一个具有10个隐藏神经元的Elman RNN
net = newelm(X,T,10);

% 设置网络参数
net.trainFcn = 'trainlm';
net.performFcn = 'mse';

% 配置网络
net = configure(net,X,T);

% 训练网络
net = train(net,X,T);

% 使用网络进行预测
Y = net(X);

在这个例子中，`newelm`函数用于创建一个Elman RNN，其中`X`是输入数据，`T`是目标数据，`10`是隐藏神经元的数量。然后，设置网络参数，包括训练函数和性能函数。接下来，使用`configure`函数配置网络，然后使用`train`函数训练网络。最后，使用训练好的网络进行预测，`Y`是预测结果。