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。

相关问题

matlab中elm

ELM（Extreme Learning Machine）是一种快速的单层前馈神经网络算法，它的训练速度比传统的神经网络算法快很多。在MATLAB中，可以使用ELM工具箱来实现ELM算法。

ELM算法的基本思想是随机初始化输入层到隐藏层之间的权重和偏置，然后直接计算输出层到隐藏层之间的权重，最后使用训练数据来调整输出层到隐藏层之间的权重。ELM算法的优点是训练速度快、泛化能力强、易于实现等。

在MATLAB中，可以使用以下命令来创建一个ELM网络：

net = newelm(inputs,outputs,hiddenSize);

其中，inputs是输入数据的维度，outputs是输出数据的维度，hiddenSize是隐藏层的大小。创建完ELM网络后，可以使用以下命令来训练ELM网络：

net = train(net,inputs,outputs);

训练完成后，可以使用以下命令来测试ELM网络：

outputs = sim(net,inputs);

BPTT算法 matlab

BPTT算法是一种用于训练循环神经网络（RNN）的算法，它通过反向传播误差来更新网络的权重。在Matlab中，可以使用nntoolbox中的train函数来实现BPTT算法。具体步骤如下：

1.准备数据集，将数据集转换为Matlab中的时间序列对象。

2.创建一个新的RNN网络对象，使用newelm函数。

3.设置网络的输入和输出大小，以及隐藏层的大小。

4.使用train函数来训练网络，设置训练参数，例如最大训练次数、训练误差等。

5.使用sim函数来测试网络的性能。

下面是一个简单的Matlab代码示例，演示如何使用BPTT算法训练RNN网络：

% 准备数据集
x = [0 1 0 1; 0 0 1 1]; % 输入数据
t = [0 1 1 0]; % 目标输出

% 创建RNN网络
net = newelm(x, t, 10); % 10个隐藏层神经元

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 0.01;

% 训练网络
net = train(net, x, t);

% 测试网络
y = sim(net, x);