MATLAB神经网络编程（六）——BP神经网络的训练函数

《MATLAB神经网络编程》 化学工业出版社 读书笔记
第四章 前向型神经网络 4.3 BP传播网络

本文是《MATLAB神经网络编程》书籍的阅读笔记，其中涉及的源码、公式、原理都来自此书，若有不理解之处请参阅原书

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1，BP网络的创建函数。
（1）newcf 函数 功能：用来创建级联前向BP网络，调用格式：

net=newcf(P,T,[S1,S2……S(N-1)]{TF1,TF2..TFN},BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)

P,T为每组输入元素的最大值和最小值组成的R*2维矩阵；Si为第i层的长度，共计NI层；TFi为第i层的传递函数，默认为”tansig”;BTF为BP网络的训练函数，默认为”trainlm”;BLF为权值和阈值的BP学习算法，默认为”learngdm”;PF为网络的性能函数，默认为”mse”；IPF为行输入的处理单元矩阵，默认为”fixunknowns”、“removeconstantrows”、“mapinmax”;OPF为行输出的处理单元矩阵，默认为“removeconstantrows”或“mapminmax”DDF为函数的定义默认为”dividerand”。

参数TFi可以采用任意的可微传递函数，如tansig,logsig,purelin等；训练函数可以是任意的BP训练函数，如trainlm,trainbfg,trainrp和traingd等。注意BTF默认采用trainlm是因为该函数的速度很快，但是该函数的缺点是运行会消耗大量的内存；如果内存不足建议采用trainfg或者trainrp,虽然这两个函数速度慢，但是占用内存小。

（2）newff 函数 功能：用来创建BP网络，调用格式：

net=newff(P,T,[S1 S2……S(N-1)],{TF1,TF2..TFN},BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)

参数含义同上。

（3）newfftd 函数 功能：用来创建一个存在输入延迟的前向型网络，调用格式：

net=newfftd(P,T,ID,[S1 S2……S(N-1)],{TF1,TF2..TFN},BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)

参数含义同上。

2,神经元上的传递函数

传递函数是BP网络的重要组成部分；又称激活函数，必须是连续可微的；BP网络常常采用S型对数或者正切函数或线性函数。

（1）logsig 函数 功能：S型的对数函数，调用格式：

A=logsig(N,FP)
info=logsig(code)

N为Q个S维的输入列向量；FP为功能结构参数；A为函数返回值，位于区间（0,1）中。
函数公式：

logsig(n) = 1 / (1 + exp(-n))

函数例子：

         n = -5:0.1:5;
        a = logsig(n);
        plot(n,a)

结果：