neff与feedforwardnet有什么区别？

neff和feedforwardnet都是MATLAB中用于创建前馈神经网络的函数，它们之间的区别如下：

1. 参数不同：neff函数的输入参数是神经网络的层数和每层的神经元数量，而feedforwardnet函数的输入参数是每个隐藏层的神经元数量。

2. 网络结构不同：neff函数只创建一个具有ReLU激活函数的隐藏层和一个线性输出层的神经网络，而feedforwardnet函数可以创建任意数量的隐藏层和神经元，并且可以使用不同的激活函数。

3. 神经网络的训练方法不同：neff函数使用随机梯度下降方法进行神经网络的训练，而feedforwardnet函数可以使用不同的训练算法，例如反向传播、Levenberg-Marquardt和Bayesian正则化等。

总之，neff函数是一个简单的神经网络创建函数，只适用于简单的线性回归问题，而feedforwardnet函数更加灵活，可以创建复杂的神经网络，并且可以应用于各种不同的问题。

相关问题

MATLAB中类似patternet和neff 的函数是啥？

MATLAB中类似于patternet和neff的函数是feedforwardnet和fitnet。feedforwardnet是一个前馈神经网络，适用于分类和回归问题，而fitnet是一个用于训练神经网络的函数，它可以自动选择网络的架构和训练参数，以最小化误差。两个函数都可以用来创建和训练神经网络，并且有许多可用的选项和参数可以进行调整以优化网络的性能。

MATLAB中patternnet和neff 的区别

在MATLAB中，patternnet和neff都是用于神经网络的函数，但是它们的作用不同。

patternnet是用于创建一个多层感知机（MLP）的函数，该函数通常用于分类和模式识别任务。它可以接受多个输入和多个输出，并且可以使用不同的激活函数和训练算法来训练神经网络。

neff是用于计算等效自由度的函数，它通常用于评估神经网络的性能。等效自由度是指神经网络的参数对输出的影响程度，通常用于确定神经网络的复杂性和过拟合情况。

因此，可以看出patternnet和neff在神经网络中的作用不同，前者用于创建神经网络，后者用于评估神经网络的性能。