newlind

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

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