神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講義第8章-預(yù)覽頁
【正文】 名稱、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型及其網(wǎng)絡(luò)對象和子對象屬性參數(shù)等。 ⑦ Delete 按鈕：先選中顯示區(qū)域的變量名或網(wǎng)絡(luò)名 ,單擊 Ddete按鈕 ,則刪除選中的變量或網(wǎng)絡(luò) 。第 1層有 5個(gè)神經(jīng)元 ,第 2 層有 1個(gè)神經(jīng)元。 ? ② 選擇網(wǎng)絡(luò)類型 (work name)： feedforward backprop。 ? ⑤ 選擇自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)函數(shù) (Adaption learning function ) :LEARNGDM。 2022/6/23 16 ? ⑧ 確定各網(wǎng)絡(luò)層的屬性 (Properties for ) : Layer1 神經(jīng)元數(shù) (Number of neurons )為 5 , 傳輸函數(shù) (Transfer function )為 LOGSIG 。在 Network Data Manager 窗口單擊 New Data ? 按鈕 ,彈出 Create New Data窗口 ,選擇數(shù)據(jù)類型為 Inputs ,輸入向量名 (Name )為 p ,其值 ( Value )為 如圖 所示。按照與輸入向量同樣的方法可以確定目標(biāo)向量 ,只是選擇數(shù)據(jù)類型為Targets,輸入向量名為 ,數(shù)據(jù)值為 ③ 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。 2022/6/23 25 ● TrainingParameters 在該子頁面可以設(shè)置訓(xùn)練的各種參數(shù) ,這要根據(jù)具體訓(xùn)練和學(xué)習(xí)函數(shù)進(jìn)行確定 ,相關(guān)內(nèi)容可參看各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)算法。 圖 訓(xùn)練誤差性能曲線 2022/6/23 27 訓(xùn)練完成后 ,在 Network/Data Manager窗口可以看到 ,在 Outputs區(qū)域顯示出輸出變量名Demo_outputs,在 Errors區(qū)域顯示出誤差性能變量名 Demo_ rrors。 2022/6/23 29 可以看出 ,網(wǎng)絡(luò)很好地完成了圖 所示的兩類模式分類問題。 先選擇要導(dǎo)出的變量 ,當(dāng)選擇單個(gè)變量時(shí) ,直接用鼠標(biāo)單擊變量名即可 。 2022/6/23 34 (2)將 Net work/Data Manager窗口的網(wǎng)絡(luò)變量存入磁盤文件。在這種情況下 ,用戶可先用 load 命令 ,將其加載到MATLAB 命令窗口 ,將細(xì)胞矩陣轉(zhuǎn)換為普通矩陣形式后 ,再從命令窗口導(dǎo)入 Network/ Data Manager 窗口。 若選擇的變量數(shù)據(jù)與 Network/Data Manage：窗口要求的數(shù)據(jù)類型都不匹配 ,則在 Destination區(qū)域的單選按鈕以及 Import,按鈕均為“禁止”狀態(tài) ,此時(shí) ,選中的變量將無法導(dǎo)入Network/Data Manager窗口。將顯示變量導(dǎo)人Network/Data Manager窗口的方法同 1。 2022/6/23 43 Simulink 仿真工具箱 MATLAB Simulink稱之為系統(tǒng)動(dòng)態(tài)仿真工具箱 ,其實(shí)它是一個(gè)軟件包 ,利用該軟件包 ,用戶可以對系統(tǒng)進(jìn)行建模、仿真和對輸出隨時(shí)間變化的系統(tǒng)進(jìn)行分析。 2022/6/23 45 圖 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模型庫 2022/6/23 46 當(dāng)然 ,也可在 MATLAB命令窗口輸入 Simulink,打開 Simulink模型庫瀏覽器 (Simulink Library Browser ),通過選擇左邊的樹型目錄 ,在窗口右邊瀏覽神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模型庫 ,如圖 。 圖 12個(gè)傳輸函數(shù)模塊中 ,只有 1個(gè)輸入端和 1個(gè)輸出端 ,分別可以接受 1個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸入向量和產(chǎn)生 1個(gè)相應(yīng)的輸出向量 ,輸入輸出向量的規(guī)模是一致的。 圖 權(quán)值函數(shù)模塊 2022/6/23 56 權(quán)值函數(shù)有 4個(gè)模塊 ,每個(gè)模塊有 2個(gè)輸入端和1個(gè)輸出端 ,其中一個(gè)輸入端接受權(quán)值向量 ,另一個(gè)輸入端接受輸入向量 (或某個(gè)網(wǎng)絡(luò)層的輸出向量 ),輸出端則輸出以權(quán)值函數(shù)計(jì)算的結(jié)果。 SS2022/6/23 58 4 . Control Systems 模塊 雙擊 Library:neural窗口中的 Control Systems模塊 ,彈出 Library:neural/Control Systems窗口 ,如圖 所示
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