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新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法
小乔家人: 博主你好，想请教一下，不知道TXT是多少的矩阵怎么修改？TXT是图片转的，出现了以下错误位置 2 处的索引超出数组边界(不能超出 1)。出错 newff0314 (line 21) input=data(:,1:8); 错误使用 min 数据类型无效。第一个参数必须为数值或逻辑值。出错 mapminmax.create (line 12) xmin = nnet.array.safeGather(min(x,[],2)); 出错 mapminmax (line 59) [y,settings] = mapminmax.create(x,param); 出错 newff0314 (line 37) [inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法
qq_40794710 回复 huangdichuxing: 翻下书就知道啊，先看看权值和阈值向量的表示方式 net.iw{1}=[1 2 3;4 5 6];隐层的权值向量初始化 net.b{1}=[2 3 4]; 隐层的阈值初始化，注意维数的推算
DES、AES、SHA加密算法详解
MC赵小叔: DES已经渐渐被代替掉了，AES目前发展的很好，sha256远比与shw要更适应目前的发展，更多的浏览器支持sha256.
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huangdichuxing: 你好，请问怎么对权值、阈值进行初始赋值呢？麻烦给个具体的命令流给我吧
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kumico: 我也遇到博主类似的问题，所以到此一游。表面上看，新用法训练次数少，的确如此，而且精度差得太离谱了。比如比较好的一回：旧法 mse: 9.4293e-006 新法 mse: 2.1218 那怎么样能让新达到旧法的精度呢？通过仔细对比newff中的源码并进行试验，发现新法将 net.divideFcn 设置成'dividerand'，而旧法中没有。于是在用新法调用newff()之后清除 net.divideFcn，最终达到了旧法的精度：旧式语法 mse: 9.1948e-006 新式语法，样本极少，去掉了 dividefcn 新式语法 mse: 8.8223e-006 当然，新法这么做是有原因的。把样本拆分成训练集、验证集、测试集现在应该算是标准的做法了。也能有效防止过度拟合。初学者浅见。

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作者: 未提交的遗漏者

这个作者很懒，什么都没留下…

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