[搬运]MATLAB newff函数训练模式

最新推荐文章于 2024-05-22 08:38:49 发布
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本文详细介绍了多种神经网络训练算法，包括最速梯度下降、有动量的梯度下降、弹性BP、Fletcher-Reeves变梯度、Polak-Ribiére变梯度等，对比了它们的优缺点及适用场景，为读者提供了丰富的算法选择依据。

来源https://www.ilovematlab.cn/thread-51000-1-1.html

模式算法备注
traingd最速梯度下降算法收敛速度慢,网络易陷于局部极小,学习过程常发生振荡
traingdm有动量的梯度下降算法收敛速度快于traingd
traingdx学习率可变的BP算法收敛速度快于traingd,仅用于批量模式训练
trainrp弹性BP算法用于批量模式训练,收敛速度快,数据占用存储空间小
traincgfFletcher-Reeves变梯度算法数据占用存储空间最小的变梯度算法,速度比traingdx快得多,连接权的数量很多时,常用该算法
traincgpPolak-Ribiére变梯度算法存储空间略大于traincgp,但对有些问题有较快的收敛速度
traincgbPowell-Beale变梯度算法性能略好于traincgp,但存储空间较之略大
trainscg固定变比的变梯度算法需要更多迭代次数,但无需在迭代中进行线性搜索，每次迭代的计算量大大减小,存储空间与traincgf近似
trainbfgBFGS拟牛顿算法每次迭代过程所需的计算量和存储空间大于变梯度算法,数据存储量近似于Hessian矩阵,对规模较小的网络更有效
trainoss 变梯度法与拟牛顿法的折中算法
trainlmLevenberg-Marquardt算法对中等规模的前馈网络(多达数百个连接权)的最快速算法
trainbr贝叶斯归一化法可使网络具有较强的泛化能力,避免了以尝试的方法去决定最佳网络规模的大小
机器学习 | MATLAB实现BP神经网络newff参数设定（下）
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
05-10 1535
机器学习 |MATLAB实现BP神经网络newff参数设定（下） 目录机器学习 |MATLAB实现BP神经网络newff参数设定（下）基本介绍程序设计参考资料致谢 基本介绍 newff搭建BP神经网络，newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)，P为输入数据，T为输入标签，S为神经元个数，TF为激活函数，返回训练好的模型。 程序设计 预测效果 隐藏神经元和输出神经元激活函数均为sigmod #------------------------------------
不同的神经网络训练函数training function的比较
durpur的zurlur
01-03 1万+
1. traingd:批梯度下降训练函数,沿网络性能参数的负梯度方向调整网络的权值和阈值. 2. traingdm:动量批梯度下降函数,也是一种批处理的前馈神经网络训练方法,不但具有更快的收敛速度,而且引入了一个动量项,有效避免了局部最小问题在网络训练中出现. 3. trainrp:有弹回的BP算法,用于消除梯度模值对网络训练带来的影响,提高训练的速度.(主要通过delt_inc和del
matlab建立BP神经网络中train函数的参数及学习算法参数
03-08 4万+
1.神经网络主要训练参数 net.trainParam.goal=0.1 % 训练目标最小误差，这里设置为0.1 net.trainParam.epochs=300; % 训练次数，这里设置为300次 net.trainParam.show=20; % 显示频率，这里设置为没训练20次显示一次 net...
新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法
z1x1c1v1的专栏
03-12 1万+
一、   介绍新版newff Syntax ·         net = newff(P,T,[S1 S2...S(N-l)],{TF1 TF2...TFNl}, BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) Description   newff(P,T,[S1 S2...S(N-l)],{TF1 TF2...TFNl}, BTF,BLF,PF,IPF,OP
newff函数的使用——BP神经网络
Hubert的博客
11-05 6万+
初识函数 举个例子，下面命令将创建一个二层网络。它的输入是两个元素的向量，第一层有三个神经元(3)，第二层有一个神经元(1)。第一层的传递函数是tan-sigmoid，输出层的传递函数是linear。 输入向量的第一个元素的范围是-1到2[-1 2]，输入向量的第二个元素的范围是0到5[0 5]，训练函数是traingd。 net=newff([-1 2; 0 5],[3,1],{'tansig'...
New folder_NEW_MATLABnewff函数_
09-29
标题中的"New folder_NEW_MATLABnewff函数_"可能是指一个包含有关MATLAB中神经网络工具箱函数`newff`的新项目或教程。`newff`是MATLAB神经网络功能的一部分，用于创建前馈神经网络（Feedforward Neural Network）。...
Matlab中newff函数的使用——BP神经网络
最新发布
weixin_42764222的博客
05-22 2623
BP神经网络是一种由多层神经元相互连接而成的网络，具有强大的学习和预测能力。而newff函数是MATLAB神经网络工具箱中用于创建前馈神经网络的函数，具有广泛的应用价值。
Matlab中newff函数使用方法和搭建BP神经网络的方法
weixin_44248258的博客
12-21 4万+
Matlab中newff函数使用方法和搭建BP神经网络的方法
精选资源
BP.rar_BP改进_MATLAB newff函数_newff_改进bp
07-15
MATLAB 实现的BP神经网络，没有使用newff函数，自行编写的程序，还有多种改进算法。
新版Matlab中神经网络训练函数Newff的详细讲解-新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法.doc
08-12
在新版的Matlab中，神经网络训练函数`newff`是一个强大的工具，用于构建和训练前馈神经网络。本文将详细介绍`newff`的使用方法，包括其语法、参数以及与旧版的区别。 一、`newff`函数的介绍与语法 `newff`函数的...
几种常见的激活函数
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MachineLP的专栏
09-30 8万+
你要的答案或许都在这里：小鹏的博客目录 MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP 本课程笔记是基于今年斯坦福大学Feifei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson联合开设的Convolutional Neural Networks for Visual Recognit...
matlab newff激活函数,matlab神经网络newff函数的用法
weixin_27303545的博客
03-18 5477
设[P,T]是训练样本，[X,Y]是测试样本；net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立网络q=sim(net,p);e=q-T;plot(p,q); %画训练误差曲线q=sim(net,X);e=q-Y;plot(X,q); %画测试误差曲线训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定...
《TensorFlow2.0》前馈神经网络和 BP 算法
Kng_007的博客
12-08 2168
什么是人工神经网络？人工神经网络有哪些分支？什么是前馈神经网络？神经网络如何使用反向传播？如何用keras搭建一个前馈神经网络架构？通过本篇文章，我们来解决以上问题。在阅读本篇文章之前，希望你已经了解感知器，SVM，成本函数，梯度优化。
深度学习：前馈神经网络与BP反向传播
Machine Learning with Tutors
06-15 6564
前馈神经网络（feedforward neural network），简称前馈网络，是人工神经网络的一种。在此种神经网络中，各神经元从输入层开始，接收前一级输入，并输出到下一级，直至输出层。整个网络中无反馈，可用一个有向无环图表示。前馈神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层．中间为隐含层，简称隐层。隐层可以是一层。也可以是多层。
MATLAB神经网络——BP神经网络训练过程介绍（newff）
惜洛-Jankin的博客
11-18 1万+
% 前馈长度 ff_zeros=zeros(1,ff_TDL); nneu=10; % 隐藏层神经元的个数 %% Training Neural Network training_input=input_ANN([ff_zeros Rx_signal1],ff_TDL,tlen); % 训练输入 net = newff(minmax(training_input),[nneu 1],{'logsig','purelin'},'trainscg') ;%旧版本写法
【深度学习原理第1篇】前馈神经网络，感知机，BP神经网络
小样yx的博客
11-09 7367
前馈神经网络（FNN） 前馈神经网路是一种单向多层的网络结构，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递，即单向传递，一直到输出层结束。前馈的意思就是指传播方向指的是前向。前馈神经网络由三部分组成：输入层（第0层），输出层（最后一层），中间部分称为隐藏层，隐藏层可以是一层，也可以是多层 。FNN如下图所示，其中圆圈是神经元。 学习神经网络前向传播与反向传播推导过程必须了解，这是许多网络的基础，推荐下面的up主视频，用案例来讲解底层传播与机理，并做出了推导，跟着推一遍，理解会更深刻，不然后面学习就可能一知半解了
简述神经网络算法的具体流程
神经网络爱好者
07-09 4685
一共有四种算法及原理，如下所示：1、自适应谐振理论（ART）网络。自适应谐振理论（ART）网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向（自底向上）和反馈（自顶向下）两个方向进行。2、学习矢量量化（LVQ）网络。学习矢量量化（LVQ）网络，它由三层神经元组成，即输入转换层、隐含层和输出层。该网络在输入层与隐含层之间为完全连接，而在隐含层与输出层之间为部分连接，每个输出神经元与隐含神经元的不同组相连接。3、Kohonen网络。Kohonen网络或自组织特征
MATLAB神经网络编程（六）——BP神经网络的训练函数
其实我不会编程，只会脸滚键盘
03-27 3万+
《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
【探讨】bp神经网络是前馈还是后馈
wwcsd2018001的博客
12-12 1574
BP神经网络的前馈与后馈的区别如下：1.阶段不同：BP神经网络的前馈发生在网络输出的计算阶段，而BP神经网络的后馈过程发生在训练的阶段。2.计算对象不同：BP神经网络的前馈计算的是BP神经网络神经元的值，而BP神经网络的后馈计算的是BP神经网络参数的梯度。3.影响不同：BP神经网络的前馈影响的是网络的准确性，BP神经网络的后馈影响的是网络的训练。
MATLAB实现Kmean算法的newff函数教程
但是值得注意的是，MATLAB的神经网络工具箱在2010a版本之后就不再推荐使用newff函数，因为该版本之后的MATLAB开始推荐使用新一代的网络创建和训练函数，如feedforwardnet、patternnet等。 关于"Kmean"的描述，它是...
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