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Matlab竞争神经网络-通用型

joanna 2017年8月9日

1. 竞争性神经网络分类 ● SOM（Self–Organizing Feature Maps）神 […]

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神经网络自适应调节函数adapt

joanna 2017年4月14日

clear all;
p1={-1 0 1 0 1 1 -1 0 -1 1 0 1};
t1={-1 -1 1 1 1 2 0 -1 -1 0 1 1};
net=linearlayer([0 1],0.1)
%创建一个线性层，输入范围为【-1,1】，0和1的输入延迟，学习率为0.1
[net,y,e,pf]=adapt(net,p1,t1);
mse(e);

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p1={-1 0 1 0 1 1 -1 0 -1 1 0 1};

t1={-1 -1 1 1 1 2 0 -1 -1 0 1 1};

net=linearlayer([0 1],0.1)

%创建一个线性层，输入范围为【-1,1】，0和1的输入延迟，学习率为0.1

[net,y,e,pf]=adapt(net,p1,t1);

mse(e);

输出： ans = 0.7006 linea […]

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Matlab学习

用trainb函数来训练网格

joanna 2017年4月14日

clear all;
p=[0 1 2 3 4 5];
t=[0 0 0 1 1 1];
net=feedforwardnet(3,'trainb'); %三个神经元，用trainb算法来算
net=train(net,p,t);
y=net(p);
plot(p,t,'o',p,y,'X');

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p=[0 1 2 3 4 5];

t=[0 0 0 1 1 1];

net=feedforwardnet(3,'trainb'); %三个神经元，用trainb算法来算

net=train(net,p,t);

y=net(p);

plot(p,t,'o',p,y,'X');

注释1：关于feedforwardnet训 […]

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Matlab学习

两层前馈网络的实现

joanna 2017年4月14日

clear all;
x=[0 1 2 3 4 5 6 7 8];
t=[0 0.84 0.91 0.14 -0.77 -0.96 -0.28 0.66 0.99];
plot(x,t,'o');
net=feedforwardnet(10); %创建两层前反馈网络，有10元
net=configure(net,x,t);
y1=net(x)
plot(x,t,'o',x,y1,'x');
%%此时的y1： = -1.8260   -0.1460    1.5486    2.1347    3.5209    4.6727    4.3351    3.4458    4.0257
net=train(net,x,t); %对网络进行训练
y2=net(x);
plot(x,t,'o',x,y1,'x',x,y2,'*');
%%此时的y2： -0.5608    0.8365   -0.3636    0.1337   -0.7477   -0.9427   -0.3031    0.6589  0.9676

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x=[0 1 2 3 4 5 6 7 8];

t=[0 0.84 0.91 0.14 -0.77 -0.96 -0.28 0.66 0.99];

plot(x,t,'o');

net=feedforwardnet(10); %创建两层前反馈网络，有10元

net=configure(net,x,t);

y1=net(x)

plot(x,t,'o',x,y1,'x');

%%此时的y1： = -1.8260 -0.1460 1.5486 2.1347 3.5209 4.6727 4.3351 3.4458 4.0257

net=train(net,x,t); %对网络进行训练

y2=net(x);

plot(x,t,'o',x,y1,'x',x,y2,'*');

%%此时的y2： -0.5608 0.8365 -0.3636 0.1337 -0.7477 -0.9427 -0.3031 0.6589 0.9676

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