net.iw{1,1}和net.iw{1,2}有区别吗
时间: 2024-04-26 18:26:01 浏览: 27
有区别。在MATLAB神经网络工具箱中,net.iw{1,1}表示输入层到第一个隐含层之间的权重矩阵,其中第一个下标1表示隐含层,第二个下标1表示输入层。而net.iw{1,2}则表示输入层到第二个隐含层之间的权重矩阵,其中第一个下标1表示第二个隐含层,第二个下标2表示输入层。因此,这两个矩阵代表不同的权重矩阵。
相关问题
%bp2.m; 例4.2 % P=[-3,2];T=[0.4,0.8]; net=newlind(P,T); %设计线性网络 y=sim(net,P); w1=net.iw{1,1},b1=net.b{1} net=newcf(minmax(P),[1],{'tansig'}); %创建前向BP网络 net.trainParam.epochs=50; %初始化训练次数 net.trainParam.goal=0.001; %初始化目标误差 net=train(net,P,T); %训练网络 W=net.iw{1,1}, B=net.b{1} Y=sim(net,P); %计算结果 pause plot(P,T,'r:') %画出目标点 hold on plot(P,Y) %画输入为横轴、输出为纵轴的曲线 plot(P,y,'c+') hold off
好的,下面是这段代码的注释:
```
% bp2.m; 例4.2
% 该脚本用于实现一个前向反馈神经网络对一组输入输出数据进行拟合
P=[-3,2]; T=[0.4,0.8]; % 设定输入数据和输出数据
net=newlind(P,T); % 创建一个线性网络
y=sim(net,P); % 对输入数据进行预测
w1=net.iw{1,1},b1=net.b{1} % 输出网络的权重和偏置
net=newcf(minmax(P),[1],{'tansig'}); % 创建一个前向BP网络,采用tansig作为激活函数
net.trainParam.epochs=50; % 设定训练次数
net.trainParam.goal=0.001; % 设定目标误差
net=train(net,P,T); % 训练网络
W=net.iw{1,1}, B=net.b{1} % 输出训练后得到的权重和偏置
Y=sim(net,P); % 对输入数据进行预测
pause
plot(P,T,'r:') % 画出目标点,用红色实线表示
hold on
plot(P,Y) % 画输入为横轴、输出为纵轴的曲线
plot(P,y,'c+') % 画出预测点,用青色加号表示
hold off % 结束图像展示
```
注释中对每行代码进行了简要解释,方便理解代码的作用和实现过程。
bp神经网络net.iw
"bp神经网络net.iw"是指BP神经网络中的输入权重矩阵,其中i表示输入层的神经元索引。在BP神经网络中,输入层与隐藏层之间的连接权重被组织成一个矩阵,即输入权重矩阵。这个矩阵的作用是将输入层的神经元的输出与隐藏层的神经元进行连接。具体而言,net.iw是一个矩阵,其行数等于隐藏层神经元的数量,列数等于输入层神经元的数量。每个元素net.iw(i,j)表示输入层第j个神经元到隐藏层第i个神经元的权重值。这些权重值会在BP神经网络的训练过程中通过后向传播算法进行调整,使得网络能够对给定样本有较好的拟合效果。
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