第六章matlab與nnt使用範例-文庫吧資料
2024-09-09 08:33本頁面
【正文】 [ 5] [ 7] ? [ ] [ ] [] ? [] [] [] 步進學習及批次學習 ? 最後討論批次學習。 ? [T。e] ? ans = %一個 pass的結(jié)果不怎麼好 ? [3] [ 5] [ 7] ? [0] [] [ ] ? [3] [] [] ? = 100。 ? [T。 ? =0。 %u[k1]的初始值 ? =newlin([2 4],1,[0 1],)。 T={3 5 7}。 步進學習及批次學習 ? 至於動態(tài)網(wǎng)路的步進學習， I/O都要用 cell array型態(tài)表示。a。 ? [,a,e] = adapt(,P,T)。e] ? ans = %看來學得不錯了 ? [ 3] [ 5] 4] [ 7] ? [ ] [] [ ] [] ? [] [] [] [] ? mse(e) ? ans = %誤差也變小了 ? {1,1} %W值 ? ans = ? ? {1} %b值 ? ans = ? 步進學習及批次學習 ? %如果把 b關(guān)掉，再試試看 ? =0。 ? [T。e] %這樣顯示比較好對照 ? ans = ? [ 3] [ 5] [ 4] [ 7] ? [ ] [] [ ] [] ? [] [] [] [] 步進學習及批次學習 ? mse(e) ? ans= %平均誤差平方已有改善了 ? % P一次有四組，每呼叫一次 adapt，就做步進學習四次，這叫做一個 pass，如果要連續(xù) 100個 passes，下達指令如下： ? = 100。 ? [T。 ? [,a,e,pf]=adapt(,P,T)。 %步進學習，總共 4次 ? a %看結(jié)果 ? a = ? [0] [0] [0] [0] %沒任何改善，因為沒學 ? e ? e = ? [3] [5] [4] [7] ? pf ? pf = ? Empty cell array: 1by0 ? % 設(shè)定 W及 b的學習率 (Learning rates) ? {1,1}.=。{1}=0。 ? =newff(PMM,no_out,delays,learn_rate)。delays=[0]。1 2]。1 2],1,0,0)。 第四輸入的 0表示learning rate值 ， 為 0則不會學習 。P的第一元素 (Entry)值最小為 1最大為 3， P的第二元素(Entry)值最小為 1最大為 2， newff的第一函數(shù)輸入即為 [1 3。 左邊的 是訓練完的網(wǎng)路 ， 其中權(quán)重及偏壓己有變化 。 ? 呼叫 adapt的樣式為 [,a,e,pf]=adapt(,P,T)。2]}。2] [2。 步進學習及批次學習 ? 下面重新定義以 cell array為主的 P及 T： ? P={[1。3 2]39。1 2。 既然要一步一步學 ， 則用 cell array表示 I/O data最好 。 基本上 adapt可以用在步進學習及批次學習 ， 而 train只能用在批次學習 。 前面討論過的適應(yīng)瀘波器是屬於步進學習類 。 ? A=sim(,R) ? A = ? [1x2 double] [1x2 double] [1x2 double] [1x2 double] [1x2 double] ? celldisp(A) ? A{1} = 1 1 ? A{2} = 4 5 ? A{3} = 7 8 ? A{4} = 10 8 ? A{5} = 13 13 步進學習及批次學習 ? 步進學習是指每一筆輸入進來 ， 經(jīng)過計算 、整型等過程 ， 一直傳到輸出後 ， 誤差得到了立刻計算 dW及 db， 即修正量 。 %設(shè)定 W ? A=sim(,P) %NN結(jié)果也用 cell array表示 ? A = ? [1] [4] [7] [10] [13] ? Q={1 3 2 4 5} %把 2,3的
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