例1 採用動量梯度下降演算法訓練 bp 網路。用matlab自帶的神經網路
訓練樣本定義如下：
輸入向量為
p =[-1 -2 3 1
-1 1 5 -3]
目標向量為 t = [-1 -1 1 1]
解：本例的 matlab 程式如下：
close all
clear
echo on
clc
% newff——生成乙個新的前向神經網路
% train——對 bp 神經網路進行訓練
% sim——對 bp 神經網路進行**
pause
% 敲任意鍵開始
clc
% 定義訓練樣本
% p 為輸入向量
p=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3];
% t 為目標向量
t=[-1, -1, 1, 1];
pause;
clc
% 建立乙個新的前向神經網路
net=newff(minmax(p),[3,1],,'traingdm')
% 當前輸入層權值和閾值
inputweights=net.iw
inputbias=net.b
% 當前網路層權值和閾值
layerweights=net.lw
layerbias=net.b
pause
clc
% 設定訓練引數
net.trainparam.show = 50;
net.trainparam.lr = 0.05;
net.trainparam.mc = 0.9;
net.trainparam.ep
Matlab實現BP神經網路
該實現為 資料探勘 課程的一次作業。資料在 上，所以資料為csv格式。但bp神經網路演算法為最一般的實現，所以有參考價值。close all 關閉開啟的檔案 clear 清除記憶體中的資料 echo on 顯示執行的每一條命令 clc 清除命令列視窗 pause 敲任意鍵開始 定義訓練樣本 p為輸入...
BP神經網路（基於MATLAB）
clc clear all 匯入資料 load s data.mat s含量所用資料 n 12 n 是自變數的個數 m 1 m 是因變數的個數 讀取訓練資料 train num 1600 訓練樣本數 train data s data 1 train num,特徵值歸一化 train input,m...
BP神經網路設計
1 網路層數 大部分單個隱藏層即可 2 輸入層神經元個數 輸入變數的個數通常都是由問題的外部描述所確定的。例如，如果有4個外部變數作為網路的輸入，那麼網路就有4個輸入。但是，這是不是意味著輸入層的神經元個數就為4呢？答案是否定的 因為每個神經元的輸入可以有無數個，所以，通常當輸入變數較多的時候，輸入...