MATLAB 神经网络net.b{1}

这里的b是什么意思
net.b{1}
net.b{2}
这两句是什么意思

net.b是bp神经网络的阈值,你取1和2应该是输入层阈值与输出层阈值,我想你的输出结果是1维变量,所以2是1一个数,取1与输入层变量数应该相同的,更详细的建立你借本书看下阈值方面的。祝好运
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第1个回答  推荐于2018-04-12
net.b{1}是隐层的阈值 和隐层单元数目一致的列向量
net.b{2} 是输出层的阈值 和输出层单元数目一致的列向量本回答被提问者和网友采纳

MATLAB 神经网络net.b{1}
net.b是bp神经网络的阈值,你取1和2应该是输入层阈值与输出层阈值,我想你的输出结果是1维变量,所以2是1一个数,取1与输入层变量数应该相同的,更详细的建立你借本书看下阈值方面的。祝好运

plotpv(P,T)和plotpc(net.IW{1},net.b{1})是什么意思,在matlab中是什么...
net.iw{1}神经网络的第一层的权重。net.b{1}神经网络第一层的偏置。

怎么用matlab求神经网络模型的权值矩阵
这个很简单啊,比如说是rbf网络,查看网络权值矩阵方法是:应该是运行完后,在命令窗口输入 net.b{1} net.iw{1,1} net.b{2} net.lw{2,1} 你可以在命令窗口输入type newrbe,查看该函数里面的一些参数,把你需要的输出即可

matlab中init函数的用法?
init(net)根据最新的网络初始化函数返回神经网络的权值和误差,其结果由net.initFcn,和参数值,net.initparam影响。示例 在这里,我们创建一个双输入(范围在0到1,和-2到2)单神经元感知器。而一旦建立了模型我们就可以得到其权值和阈值。net = newp([0 1;-2 2],1);net.iw{1,1} net.b{...

MATLAB BP神经网络工具箱使用步骤
开始MATLAB BP神经网络工具箱的使用教程:首先,导入数据是关键步骤:点击“导入数据”按钮,选择需要的数据源并保存,确保将预测目标和其它数据分开导入。接着,进行数据格式转换,使用table2array函数将table格式的数据转化为double数组。构建模型则涉及以下步骤:打开"Neural Net Fitting",直接跳过第一个界面,...

matlab BP神经网络。下面的总是报错,我刚开始学习,求指教。
你的建立网络这一步有点问题,你这种调用格式我很少见,也只有在2008a版本以上或许才可以用,估计是版本问题,我建议你改成这样,肯定没问题,我给你编好了:net=newff(minmax(input_train),[5 1],{'tansig','purelin'},'trainlm');inputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};input_train...

matlab netff函数修改传输函数,或者是定义自己的传输函数的方法?_百度...
如果你自己定义了传输函数,你就要根据BP的原理自己推到权值和阈值的变化公式,比较麻烦。再者,你可以用net.IW{1,1},net.LW{2,1},net.b{1,1}和net.b{2,1}先获得对应的权值和阈值(w1,w2,b1,b2),然后根据神经网络公式w2*F(w1*p-b1)-b2就能得到网络输出了(这里的F就是你自己的传输...

用BP神经网络建立数学模型,MATLAB实现,怎样得到输入到输出的计算公式...
计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*p,B1);t=purelin(W2*A1,B2);这就是p到t的映射关系。BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射...

bp神经网络只有一类样本怎么分类
二、神经网络(BP)系列(2)(初学者系列)每次结果不一样解析这个系列主要针对使用matlab 神经网络工具箱,对一些初学者容易理解错误的地方进行解析。神经网络每次结果不同解析神经网络每次结果不同是因为初始化的权值和阈值是随机的因为每次的结果不一样,才有可能找到比较理想的结果啊...

matlab中BP神经网络如何设置初始权重?
num * output_num + 1:...input_num * hidden_num + hidden_num + hidden_num * output_num + output_num);net.iw{1,1} = reshape(w1,hidden_num,input_num);net.lw{2,1} = reshape(w2,output_num,hidden_num);net.b{1} = reshape(B1,hidden_num,1);net.b{2} = B2';...

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