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教你如何自定义一个神经网络,并进行权值的初始化,网络的训练和仿真

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代码片段和文件信息

%(一)自定义神经网络
net=network;
%设置网络对象结构
net.numInputs=2;
net.numlayers=3;
net.biasConnect=[1 0 1]‘;
net.inputConnect=[1 0;1 1;0 0];
net.layerConnect=[0 0 0;0 0 0;1 1 1];
net.outputConnect=[0 1 1];
net.targetConnect=[0 0 1];
%设置子对象结构属性
net.inputs{1}.range=[0 2;0 2]
net.inputs{2}.range=[-2 2;-2 2;-2 2;-2 2;-2 2]
net.inputs{1}
net.inputs{2}
%网络层设置
net.layers{1}.size=4;
net.layers{1}.initFcn=‘initnw‘;
net.layers{1}.transferFcn=‘tansig‘;
net.layers{2}.size=3;
net.layers{2}.initFcn=‘initnw‘;
net.layers{2}.transferFcn=‘logsig‘;
net.layers{3}.initFcn=‘initnw‘;
%网络层
net.layers{1}
net.layers{2}
net.layers{3}
%输出向量
net.outputs{1}
net.outputs{2}
net.outputs{3}
%目标向量
net.targets{1}
net.targets{2}
net.targets{3}
%阀值向量
net.biases{1}
net.biases{2}
net.biases{3}
%输入权值向量
net.inputWeights{11}
net.inputWeights{12}
net.inputWeights{21}
net.inpu

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