newlind

最新推荐文章于 2022-04-06 09:59:18 发布
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#newlind #matlab #神经网络 #自适应分类器

本文介绍了一个用于设计线性层的函数newlind，该函数通过输入向量P和目标向量T计算线性层的权值和阈值，使输出误差平方和达到最小，适用于神经网络和机器学习领域。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

功能：该函数可以设计一个线性层，它通过输入向量和目标向量来计算线性层的权值和阈值
句法：net=newlind(P,T,Pi)
解释：P是输入向量
T是目标分类向量
Pi是初始输入延迟状态的ID个单元阵列，每个元素Pi{i，k}都是一个RixQ维的矩阵，默认为空。
net是函数返回值，一个线性层，它的输出误差平方和对于输入P来说具有最小值，也就是说，newlind可以将误差取到最小

matlab中newlind函数,线性神经网络在Matlab中实现
weixin_29324877的博客
03-21 1719
线性神经网络的神经元传递函数是线性函数，因此输出可以是任意值，感知器的输出只能是0或1一、神经元结构 二、学习函数1、newlind--设计一个线性层net=newlind(P,T)返回的net已经训练完毕， P输入向量，T输出向量2、newlin--创建未经训练的线性层net=newlin(P,S，ID，LR)P输入向量，S输出节点个数，ID输入延迟时间，LR学习率，默认0.013、learnw...
线性神经网络学习算法的 MATLAB 函数详解
最新发布
梵心白莲的博客
11-24 1069
本文深入探讨线性神经网络学习算法相关的 MATLAB 函数。详细介绍了这些函数的功能、语法、参数含义以及在实际应用中的使用方法，并通过多个实例展示其如何实现线性神经网络的构建、训练与预测等操作，为从事神经网络相关研究与开发的人员提供全面且实用的参考。
MATLAB——利用函数newlind建立一个线性神经网络
08-27
本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——利用函数newlind建立一个线性神经网络，简单明了，易于理解
matlab newlind,MATLAB神经网络工具箱函数
weixin_36018183的博客
03-20 249
MATLAB神经网络工具箱函数 MATLAB神经网络工具箱函数 说明:本文档中所列出的函数适用于MATLAB5.3以上版本,为了简明起见,只列出了函数名, 若需要进一步的说明,请参阅MATLAB的帮助文档. 1. 网络创建函数 newp 创建感知器网络 newlind 设计一线性层 newlin 创建一线性层 newff 创建一前馈BP网络 newcf 创建一多层前馈BP网络 newfftd 创建...
matlab中newlind函数,MATLAB神经网络工具箱函数
weixin_33068055的博客
03-21 538
说明：本文档中所列出的函数适用于MATLAB5.3以上版本，为了简明起见，只列出了函数名，若需要进一步的说明，请参阅MATLAB的帮助文档。 1. 网络创建函数 newp 创建感知器网络 newlind 设计一线性层 newlin 创建一线性层 newff 创建一前馈BP网络 newcf 创建一多层前馈BP网络 newfftd 创建一前馈输入延迟B...
matlab newlind,Design linear layer
weixin_39935257的博客
03-20 109
newlindDesign linear layerSyntaxnet = newlind(P,T,Pi)Descriptionnet = newlind(P,T,Pi) takes these input arguments,PR-by-Q matrix of Qinput vectorsTS-by-Q matrix of Qtarget class vectorsPi1-by-ID cell ...
%bp2.m; 例4.2 % P=[-3,2];T=[0.4,0.8]; net=newlind(P,T); %设计线性网络 y=sim(net,P); w1=net.iw{1,1},b1=net.b{1} net=newcf(minmax(P),[1],{'tansig'}); %创建前向BP网络 net.trainParam.epochs=50; %初始化训练次数 net.trainParam.goal=0.001; %初始化目标误差 net=train(net,P,T); %训练网络 W=net.iw{1,1}, B=net.b{1} Y=sim(net,P); %计算结果 pause plot(P,T,'r:') %画出目标点 hold on plot(P,Y) %画输入为横轴、输出为纵轴的曲线 plot(P,y,'c+') hold off
06-03
net=newlind(P,T); % 创建一个线性网络 y=sim(net,P); % 对输入数据进行预测 w1=net.iw{1,1},b1=net.b{1} % 输出网络的权重和偏置 net=newcf(minmax(P),[1],{'tansig'}); % 创建一个前向BP网络，采用tansig作为激活...
%bp3;例4.3 % P=[-6 -6.1 -4.1 -4 4 4.1 6 6.1]; T=[0.0 0.0 0.97 0.99 0.01 0.03 1 1]; net=newlind(P,T); w1=net.iw{1,1} %线性网路的权值 b1=net.b{1} %线性网络的偏差 y=sim(net,P); %axis('equal') net=newcf(minmax(P),[1],{'logsig'},'traingd'); %创建一层非线性网络 net.trainParam.epochs=400; %初始化训练次数 net.trainParam.goal = 0.2297; net=train(net,P,T); %训练网络 w2=net.iw{1,1} %非线性网路的权值 b2=net.b{1} %非线性网络的偏差 Y=sim(net,P); pause plot(P,T,'r+'); %画输入点 hold on plot(P,y); %画线性输入输出点的连线 plot(P,Y,'r:') %画非线性输入输出点的连线 hold off
06-03
2. 使用 newlind 函数创建一个线性神经网络，其中包含一个输入层、一个输出层和一个线性激活函数。训练这个网络可以得到其权值 w1 和偏差 b1。 3. 通过 sim 函数将输入数据 P 输入到神经网络中，得到输出结果 y。 4....
MATLAB神经网络编程（二）——线性神经网络
m0_67390788的博客
04-06 2571
《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 4.2 线性神经网络 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。 （一）简介 线性神经网络是最简单的一种神经网络，可以由一个或者多个线性神经元组成。20世纪50年代由Widrow和Hoff提出的自适应线性元(Adaptive Linear Element,Adaline)是线性神经网络最早最典型的代表。 线性神经网络与感知器的区别在于：线性神经网络的神经
matlab线性神经网络相关函数
学无止境
11-13 745
函数介绍 newlind——设计一个线性层 newlind函数返回的net已经训练完毕，不需要再自行调用train函数训练 最小二乘法演示 newlind拟合直线 x=-5:5; y1=3*x-7; % 直线方程 randn(‘state’,2); % 设置种子，便于重复执行 y=y1+randn(1,length(y1)...
MATLAB神经网络编程（三）——线性神经网络的构建与实现
其实我不会编程，只会脸滚键盘
03-20 3835
《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 4.2 线性神经网络 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。
常用的 MATLAB 神经网络工具箱函数
勇敢前进的ACMer
08-09 2311
列表中所列出的函数适用于 MATLAB5.3 以上版本，若需要进一步的了解，请参阅 MATLAB 的帮助文档。 1. 网络创建函数 newp   创建感知器网络 newlind   设计一线性层 newlin   创建一线性层 newff    创建一前馈 BP 网络 newcf    创建一多层前馈 BP 网络 newfftd   创建一前馈输入延迟 BP 网络 newr
线性神经网络及其应用【神经网络三】
M-博客
09-23 1151
线性神经网络典型案例分析 【例4-1】逻辑与有2个输入、1个输出，因此对应的线性网络有2个输入节点和1个输出节点，如图4-1所示。 由于方程的个数超过了自变量的个数，因此方程没有精确解，只有近似解，用伪逆法可以求得权值向量的值。 程序实现代码如下： >> P=[0,0,1,1;0,1,0,1] %输入向量 P = 0 0 1 1 0 1 0 1 >> P=[ones(1,4);P] %包含偏置的输入向量
MATLAB——线性神经网络
一抹烟霞的博客
03-11 583
这个函数默认使用最小二乘，所以不需要训练 % example5_1.m x=-5:5; y=3*x-7; % 直线方程为 randn('state',2); % 设置种子，便于重复执行 y=y+randn(1,length(y))*1.5; ...
工具函数
安子自语
01-22 680
http://www.oschina.net/code/explore/freebsd/contrib/wpa/src/utils base64.cbase64.hbuild_config.hcommon.ccommon.heloop.celoop.heloop_none.celoop_win.cincludes.hip_addr.cip_addr.hlist.hMakefile
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