[研究生入學考試]bp學習算法-資料下載頁
2025-10-10 01:14本頁面
【正文】 口畫面。 ? Inputs：輸入值 ? Targets：目標輸出值 ? Input Delay States：輸入值欲延遲時間 ? Networks：已建構(gòu)的網(wǎng)絡 ? Outputs：輸出值 ? Errors：誤差值 ? Layer Delay States：輸出值欲延遲時間 ? [Help]：有關(guān)于此工具箱各個按鈕的說明 ? [New Data...]：建立新網(wǎng)絡所須輸出入值、目標值、誤差、延遲 ? [New Network...]：建立新網(wǎng)絡的類型、訓練函數(shù)、學習函數(shù)、隱藏層層數(shù)等 ? [Import...]：匯入數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡 ? [Export...]：匯出數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡 ? [Delete]：移除所選取的數(shù)據(jù)或網(wǎng)絡 建立一個新的網(wǎng)絡 ? Network Name：輸入網(wǎng)絡名稱，如 test。 ? Network Type：網(wǎng)絡類型，如 Feedforward backprop。 ? Input ranges：輸入的范圍，如 Get from input p，由下拉式選單選取。 ? Training function：訓練函數(shù)，如 TRAINLM(LM算法 )。 ? Adaption learning function：適應性學習函數(shù)，如LEARNGDM(具動量的梯度下降法 ) ? Performance function：性能函數(shù)，如 MSE(均方誤差 )。 ? Number of layers：隱藏層的層數(shù)，如 2。 ? Properties for：由下拉式選單選取欲進行設定的隱藏層，如Layer 1。 ? Number of neurons：隱藏層 1中神經(jīng)元的數(shù)目，如 15。 ? Transfer function：隱藏層 1所使用的轉(zhuǎn)移函數(shù)類型，如TANSIG。 建立網(wǎng)絡后 ? epochs：訓練的最大循環(huán)次數(shù) ? goal：性能目標 ? max_fail：最大驗證數(shù)據(jù)失敗的次數(shù) ? mem_reduc：降低內(nèi)存需求的系數(shù) ? min_grad：最小性能梯度 ? mu：動量的初始值 ? mu_dec：動量減少系數(shù) ? mu_inc：動量增加系數(shù) ? mu_max：動量最大值 ? show：每格多少訓練循環(huán)次數(shù)會顯示訓練過程 ? time：最大的訓練所須時間，單位為秒 謝謝大家！
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