% Define the network architecture. numFeatures = 11;%输入层维度 numResponses = 1;%输出维度 % 200 hidden units numHiddenUnits = 62;%第一层维度 % a fully connected layer of size 50 & a dropout layer with dropout probability 0.5 layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures)%输入层 lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')%第一层 fullyConnectedLayer(95)%链接层 dropoutLayer(0.3)%遗忘层 fullyConnectedLayer(numResponses)%链接层 regressionLayer];%回归层 % Specify the training options. % Train for 60 epochs with mini-batches of size 20 using the solver 'adam' maxEpochs =60;%最大迭代次数 miniBatchSize = 10;%最小批量(数据量较大故用minibatch) % the learning rate == 0.01 % set the gradient threshold to 1 % set 'Shuffle' to 'never' options = trainingOptions('adam', ... %解算器 'MaxEpochs',maxEpochs, ... %最大迭代次数 'MiniBatchSize',miniBatchSize, ... %最小批次 'InitialLearnRate',0.01, ... %初始学习率 'GradientThreshold',inf, ... %梯度阈值 'Shuffle','every-epoch', ... %打乱顺序 'Plots','training-progress',... %画图 'Verbose',0); %不输出训练过程 %% Train the Network net = trainNetwork(inputn,outputn,layers,options);%开始训练 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); %% Test the Network y_pred = predict(net,inputn_test,'MiniBatchSize',1)';%测试仿真输出 y_pred(y_pred<-1)=-1; y_pred=round(mapminmax('reverse',y_pred',outputps)); %round用于四舍五入 y_pred=(double(y_pred)); [MSE, RMSE, MBE, MAE,MAPE ] =MSE_RMSE_MBE_MAE(output_test,y_pred);这段代码的目标函数是什么

这段代码中的目标函数是均方误差损失函数（Mean Square Error，MSE），用于衡量模型预测值与真实值之间的平均差异。在训练网络时，使用了回归层（regressionLayer），它会将预测值与真实值之间的差异计算出来，并使用MSE作为目标函数进行优化。在测试网络时，使用了MSE、RMSE、MBE、MAE和MAPE等指标来评估预测结果的准确性。

相关问题

%define parse.error verbose报错是为什么

%define parse.error verbose指令是用来设置Bison在出现语法错误时生成详细错误信息的选项。它会生成更详细的错误消息，包括错误的位置信息和期望的输入符号，有助于更容易地定位和解决语法错误。

具体来说，当Bison分析器遇到无法识别的输入符号时，它将生成一个错误消息。如果没有使用%define parse.error verbose指令，则该错误消息将只包含一条简单的错误信息。但是，如果使用了%define parse.error verbose指令，则会生成更详细的错误消息，其中包括错误的位置和期望的输入符号。

例如，以下Bison代码中使用了%define parse.error verbose指令：

%define parse.error verbose

%token NUM
%token ADD

%%
expr: expr ADD expr
    | NUM
    ;
%%

int main() {
    yyparse();
    return 0;
}

void yyerror(const char *msg) {
    fprintf(stderr, "Error: %s\n", msg);
}

如果在解析表达式时发生错误，Bison将生成一条包含错误位置和期望输入符号的详细错误消息。这使得调试和解决语法错误变得更加容易和快捷。

题目描述 求 (1! + 2! + 3! + ...... n!) % 998244353. n <= 1000000.运用c语言解决

这道题目要求计算1到n的阶乘的和，并对998244353取模。可以使用循环来计算每个数的阶乘，并将其加入到总和中。需要注意的是，由于n的范围很大，需要使用long long类型来存储阶乘和总和，并在计算阶乘时进行取模操作，以避免溢出。以下是一个C语言的实现代码：

#include <stdio.h>

#define MOD 998244353

int main() {
    int n;
    long long sum = 0, fact = 1;
    scanf("%d", &n);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        fact = (fact * i) % MOD;        sum = (sum + fact) % MOD;
    }
    printf("%lld\n", sum);
    return 0;
}