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循环神经网络

matlab中的神经网络训练,MATLAB中的神经网络训练

發布時間:2023/12/9 循环神经网络 32 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab中的神经网络训练,MATLAB中的神经网络训练 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

我試圖向前饋送反向傳播,但是在網絡訓練之后,當模擬和打印模擬輸出時,我看不到任何靠近目標的值,但它只是一個數字。

代碼如下。什么是錯,什么是問題?

前饋反向傳播:

>> load('E:/Inputdata.txt');

>> load('E:/Targetdata.txt');

>> P = Inputdata(1:406,1:3);

>> T = Targetdata(1:406,1);

>> S = Inputdata(407:507,1:3);

>> Y = Targetdata(407:507,1);

>> [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(P',T');

>> [sn,mins,maxs,yn,miny,maxy]=premnmx(S',Y');

>> net =newff(minmax(pn),[5 2 1],{'tansig','tansig','tansig'},'traingdm');

>> net.trainParam.show = 50;

>> net.trainParam.lr = 0.4;

>> net.trainParam.epochs = 3200;

>> net.trainParam.goal = 1e-5;

>> net=train (net,pn,tn);

>> A = sim (net,sn);

>> Z=postmnmx(A',miny,maxy);

>> [Y Z]

75.8810 80.0903

76.5849 80.0903

77.2888 80.0903

77.9927 80.0903

78.6966 80.0903

79.4005 80.0903

80.1044 80.0903

80.8083 80.0903

128.6739 80.0903

129.3778 80.0903

130.0817 80.0903

130.7856 80.0903

131.4895 80.0903

132.1934 80.0903

132.8973 80.0903

133.6012 80.0903Y是真正的目標,Z是網絡輸出中的第二列。

這個輸出不能滿足它必須做的事情,因為如果我給其他的模擬集合,它是相同的,輸出必須接近真正的目標。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab中的神经网络训练,MATLAB中的神经网络训练的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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