>> untitled_neuralnet 函数或变量 'X' 无法识别。 出错 untitled_neuralnet (第 5 行) [trainInd,valInd,testInd] = divideblock(size(X,2),0.6,0.2,0.2);。出具具体代码进行解决
时间: 2024-03-08 10:45:45 浏览: 31
这个错误提示是因为在 `untitled_neuralnet` 函数中出现了变量 `X` 无法识别的问题。通常情况下,这是因为函数中没有定义变量 `X` 或者变量名不正确。
以下是一个可能的解决方案:
```matlab
function [net, tr] = untitled_neuralnet(X, Y)
% 将数据集划分为训练集、验证集和测试集
[trainInd,valInd,testInd] = divideblock(size(X,2),0.6,0.2,0.2);
% 构建神经网络
hiddenLayerSize = 10;
net = fitnet(hiddenLayerSize);
% 设置神经网络训练参数
net.trainParam.showWindow = false;
net.trainParam.showCommandLine = true;
% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, X(:,trainInd), Y(:,trainInd));
end
```
这里假设输入参数 `X` 是一个矩阵,第二个维度表示样本数量。在划分训练集、验证集和测试集时,使用 `divideblock` 函数,将样本数量分别按照 `0.6:0.2:0.2` 的比例划分为训练集、验证集和测试集。然后,使用 `fitnet` 函数构建一个拥有10个隐层节点的前馈神经网络。最后,使用 `train` 函数来训练神经网络,并将训练结果保存在 `net` 和 `tr` 变量中。
相关问题
出现了>> untitled2_neuralnet2 函数或变量 'train_labels' 无法识别。 出错 untitled2_neuralnet2 (第 5 行) train_labels_new = train_labels + 1;。请出具修改后的全部代码
好的,请您将以下代码替换为您的代码:
```matlab
load('train_data.mat');
load('train_labels.mat');
train_labels_new = train_labels + 1;
num_classes = 10;
input_size = size(train_data, 2);
hidden_layer_size = 100;
batch_size = 100;
epochs = 5;
learning_rate = 0.1;
% Convert labels to one-hot encoding
train_labels_one_hot = full(ind2vec(train_labels_new'));
% Initialize weights
weights_input_hidden = randn(input_size, hidden_layer_size);
weights_hidden_output = randn(hidden_layer_size, num_classes);
% Training loop
for epoch = 1:epochs
for batch = 1:batch_size:size(train_data, 1)
% Forward pass
batch_data = train_data(batch:batch+batch_size-1, :);
hidden_layer_output = sigmoid(batch_data * weights_input_hidden);
output_layer = hidden_layer_output * weights_hidden_output;
output_softmax = softmax(output_layer);
% Backward pass
error = train_labels_one_hot(batch:batch+batch_size-1, :) - output_softmax;
output_delta = error .* softmax_deriv(output_softmax);
hidden_delta = output_delta * weights_hidden_output' .* sigmoid_deriv(hidden_layer_output);
% Update weights
weights_hidden_output = weights_hidden_output + (hidden_layer_output' * output_delta) * learning_rate;
weights_input_hidden = weights_input_hidden + (batch_data' * hidden_delta) * learning_rate;
end
end
% Save weights
save('weights.mat', 'weights_input_hidden', 'weights_hidden_output');
```
这里我将`train_labels`加1的操作放在了代码中,同时修改了一些变量名以匹配新的`train_labels_new`变量。
计算 Figure WindowButtonDownFcn 时出错。 函数或变量 'x' 无法识别。 出错 Untitled333>mouseDownCallback (第 18 行) x = [x(1) x_new x(2)];
非常抱歉,我之前的代码有一个错误。在函数内部,需要在使用变量`x`之前先进行声明和定义。以下是更新后的代码:
```matlab
% 创建一个新的图形窗口
figure;
% 画一条初始直线
x = [0 1];
y = [0 1];
line_handle = plot(x, y, 'b');
% 获取鼠标点击事件
set(gcf, 'WindowButtonDownFcn', @mouseDownCallback);
% 鼠标点击事件的回调函数
function mouseDownCallback(~,~)
% 声明和定义变量x
x = get(line_handle, 'XData');
% 获取鼠标点击的点
[x_new, y_new] = ginput(1);
% 更新直线的点位置
x = [x(1) x_new x(2)];
y = [y(1) y_new y(2)];
% 更新直线
set(line_handle, 'XData', x, 'YData', y);
end
```
现在,您可以重新运行代码并尝试拖动鼠标来更改直线的位置和形状。如果您还有其他问题,请随时向我提问。
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