net = newff( minmax(input) ,output, [500 100 10] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' ) ;什么意思
时间: 2023-03-29 10:02:52 浏览: 82
这是一个 MATLAB 中的神经网络模型,使用了 minmax 函数对输入数据进行归一化处理,有 500 个神经元的隐藏层,其中第一层使用了 logsig 激活函数,第二层使用了 purelin 激活函数,使用 traingdx 算法进行训练。输出层有 10 个神经元,用于输出结果。
相关问题
% 构建神经元网络 gwwnet=newff(minmax(inputSampledata),[3,3,1],...%%% 目前包含2个隐层和1个输出层,输入层无需定义。网络结构可自行调整 {'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); %%% 传递函数可尝试:tansig、purelin和logsig gwwnet.trainParam.show = 50; gwwnet.trainParam.lr = 0.05; gwwnet.trainParam.epochs = 200; gwwnet.trainParam.goal = 1e-3;
这段代码看起来像是在构建一个三层前馈神经网络(Feedforward Neural Network),其中包含两个隐层和一个输出层。传递函数使用的是tansig和purelin,训练算法使用的是trainlm。参数设置包括show(显示训练进程的频率)、lr(学习率)、epochs(训练的最大轮数)和goal(训练误差的目标值)。这个网络的输入层没有被定义,可能是因为输入样本数据还没有被加载进来。
使用newff函数写一个激活函数为sigmoid,两个隐藏层,隐藏层神经元个数分别是8和16,学习率为0.1的神经网络的matlab代码
您好,感谢提问。下面是使用newff函数写一个激活函数为sigmoid,两个隐藏层,隐藏层神经元个数分别是8和16,学习率为0.1的神经网络的matlab代码:
```matlab
% 神经网络设置
net = newff(minmax(inputs),[8, 16, 1],{'logsig','logsig', 'purelin'},'traingd');
net.trainParam.lr = 0.1;
% 神经网络训练
net = train(net, inputs, targets);
```
以上代码仅供参考,实际使用时需根据具体的数据情况进行调整。祝工作顺利!
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