function g = sigmoid(z) g = 1.0 ./ (1.0 + exp(-z)); end

时间: 2024-05-20 07:10:51 浏览: 66

论文研究-Harnessing Non-linearity by Sigmoid-wavelet Hybrid Echo State Networks (SWHESN).pdf

根据提供的文件信息，我们可以提取以下知识点：混沌预测与回声状态网络（Echo State Network, ESN）：混沌预测在众多科学、工程和经济学领域具有广泛应用。混沌现象可以比喻为一种全局稳定但局部不稳定的进程。混沌过程的预测通常需要另一个确定性系统来吸引，将预测看作是一种代理运行。ESN是基于实时连续网络——液体状态机（Liquid State Machines, LSM）的混沌时间序列预测器，由于其回声状态特性（echo state property），在ESN动态存储库（Dynamic Reservoir, DR）的稀疏矩阵最大谱半径小于一的条件下出现。回声状态网络（ESN）： ESN是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），具有强大的非线性动态特性，并且训练过程简便。其非线性动态特性通过在DR中采用非线性激活函数来实现。ESN在混沌预测方面优于之前应用的最先进技术，性能提升达到700倍。ESN的训练方法是新颖的，其中包含大量的神经元，通过注入S型函数和小波神经元进行混合，创造出混合型回声状态网络SWHESN。 S型与小波型神经元混合回声状态网络（SWHESN）：为了扩展ESN的内部空间谱，提出了一种有效方法将原始的ESN转化为SWHESN，并通过引入经过调整的小波神经元（称为wavelons）来放大ESN的记忆容量（Memory Capacity, MC），同时保留其非线性特征。实验结果表明，SWHESN相比于原始ESN具有更强大的鲁棒性、更稳定的运行状态和更低的计算消耗。使用相同的测试数据集，SWHESN能够比没有典型偏差的ESN预测得更远（46%），而且仅需ESN所用时间的30%。网络结构与训练方法：在SWHESN中，小波神经元的引入增加了网络的非线性特性，从而提高了网络对混沌序列的预测能力。在训练过程中，非线性激活函数的应用是ESN能够处理复杂非线性动态问题的关键。索引术语： - S型与小波型回声状态网络（Sigmoid-wavelet echo state network） - 回声状态网络（echo state network） - 混沌预测（chaotic prediction） - 小波神经网络（wavelet neural network）总结： SWHESN将ESN的优势与小波神经元带来的额外非线性动态特性相结合，创造出一种更为高效、低计算消耗的预测工具。通过优化的网络结构和训练方法，SWHESN在保持ESN非线性特性的同时，扩展了其内部空间谱并增强了记忆容量，显著提高了混沌序列预测的性能。通过这种方法，SWHESN在科学、工程和经济学领域中具有重要的应用潜力，尤其是在处理非线性动态系统和时间序列预测问题中表现出了显著的优势。

这是一个 MATLAB 代码片段，用于计算 sigmoid 函数。sigmoid 函数是一种常用的激活函数，常用于神经网络中。它的公式为： sigmoid(z) = 1 / (1 + exp(-z)) 在这个代码中，输入参数 z 是一个数值或矩阵，输出结果 g 是与输入同样维度的矩阵。代码中使用了 MATLAB 中的点除操作符 `./`，表示矩阵中的每个元素都执行除法运算。

阅读全文

function g = sigmoid(z) g = 1.0 ./ (1.0 + exp(-z)); end

相关推荐

Python实现数据归一化：(0,1)标准化、Z-Score与Sigmoid

Matlab实现3-1型Sigmoid网络的源程序解读

function output = sigmoid(x) output = 1 ./(1+exp(-x)); end

function X = sigm(P) X = 1./(1+exp(-P)); end

function ff=f(net) %compute the output of hidden unit or output unit a=1.716; b=2/3; len=size(net,1); for numl=1:len ff(numl,:)=(2*a)/(1+exp(-b*net(numl,:)))-a; end

matlab开发-sigmoid

sigmoid:评估一个简单的 sigmoid 函数。-matlab开发

function y = sigmoid(x) ↑ 错误: 此上下文中不支持函数定义。请在代码文件中创建函数。

function dff=df(net) a=1.716; b=2/3; len=size(net,1); for i=1:len dff(i,:)=(2*a*b*exp(-b*net(i,:)))/((1+exp(-b*net(i,:)))^2); end

sigmoid matlab

sigmoid在matlab

绘图 sigmoid matlab

sigmoid函数 matlab

sigmoid函数matlab

最新推荐

iOS版微信抢红包Tweak.zip小程序

毕业设计&课设_篮球爱好者网站，含前后台管理功能及多种篮球相关内容展示.zip

全国江河水系图层shp文件包下载

管理建模和仿真的文件

Keras模型压缩与优化：减小模型尺寸与提升推理速度

MTK 6229 BB芯片在手机中有哪些核心功能，OTG支持、Wi-Fi支持和RTC晶振是如何实现的？

点云二值化测试数据集的详细解读

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

Keras正则化技术应用：L1_L2与Dropout的深入理解

在Python中使用xarray和cfgrib库处理GRIB数据时，如何有效解决遇到的DatasetBuildError错误？

function ff=f(net) %compute the output of hidden unit or output unit a=1.716; b=2/3; len=size(net,1); for numl=1:len ff(numl,:)=(2a)/(1+exp(-bnet(numl,:)))-a; end

function dff=df(net) a=1.716; b=2/3; len=size(net,1); for i=1:len dff(i,:)=(2ab*exp(-bnet(i,:)))/((1+exp(-bnet(i,:)))^2); end