elmannet函数和newelm函数区别
时间: 2024-05-31 15:13:20 浏览: 61
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:
```matlab
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:
```matlab
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:
```matlab
% 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:
```matlab
% 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。
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