Matlab中的net函数用法
时间: 2023-12-03 09:47:47 浏览: 61
在MATLAB中,net函数用于创建神经网络对象。它的基本语法如下:
```matlab
net = net(inputs,targets,layers)
```
其中,inputs是输入数据,targets是目标数据,layers是网络层的结构。
具体地,inputs和targets分别是m×n和q×n的矩阵,表示m个输入样本和q个目标样本,每个样本有n个特征。layers是一个1×L的向量,表示神经网络的结构。例如,[10 5]表示包含一个10个节点的隐层和一个5个节点的输出层。
一般来说,在创建了神经网络对象后,还需要调用其他函数进行训练和测试。比较常用的函数包括train函数和sim函数。
train函数用于训练神经网络,其基本语法如下:
```matlab
net = train(net,inputs,targets)
```
sim函数用于使用训练好的神经网络进行预测,其基本语法如下:
```matlab
outputs = sim(net,inputs)
```
其中,outputs是一个q×m的矩阵,表示神经网络对于q个目标样本在m个输入样本下的预测结果。
相关问题
matlab中pck函数用法
在MATLAB中,pck函数是用于计算两个姿态估计结果之间的平均误差的函数。它通常用于评估姿态估计算法的性能。
pck函数的用法如下:
```
error = pck(groundTruth, prediction, threshold)
```
其中,`groundTruth`是一个矩阵,每一行表示一个姿态的真实标注,每一列表示一个关键点的坐标。`prediction`也是一个矩阵,每一行表示一个姿态的预测结果,每一列表示一个关键点的坐标。`threshold`是一个阈值,用于判断预测结果是否正确。
pck函数会计算所有关键点在给定阈值下的平均正确率,并返回一个标量值作为平均误差。
matlab中evrnd函数_matlab中unifrnd函数用法
1. matlab中evrnd函数用法:
evrnd函数是生成符合指数分布的随机数。其语法为:
`X = evrnd(mu, sigma)`
其中mu和sigma是指数分布的参数,X是生成的随机数。evrnd函数也支持输入参数的矩阵化,生成的随机数大小与输入参数相同。
2. matlab中unifrnd函数用法:
unifrnd函数是生成符合均匀分布的随机数。其语法为:
`X = unifrnd(a, b)`
其中a和b是均匀分布的区间,X是生成的随机数。unifrnd函数也支持输入参数的矩阵化,生成的随机数大小与输入参数相同。
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