bp神经网络激励函数阶跃函数

神经网络不同的网络有这不同的训练函数,BP神经网络有两种训练函数,trainbp（）,利用BP算法训练前向神经网络.trainbpx（）,利用快速BP算法训练前向神经网络,即采用了动量或自适应学习,可

step()

n1=0:10;Xn1=0.8*exp(n1).*(heaviside(n1)-heaviside(n1-5));n2=0:4;Xn2=ones(1,5);nys=n1(1)+n2(1);nyf=n1

激励函数用于神经元由输入计算输出的,而训练函数和学习函数是基于误差,来修改权值和阈值的,再就完成了一次训练,然后继续迭代,知道达到迭代次数或满足精度.然而,学习函数和训练函数的功能貌似很相近,至于具体

当然都有激励函数了,激励函数理论上是可以任意选,但是在实际应用的时候并不是任何函数都适合.常用的激励函数有三种：阈值型、线性型和Sigmoid型.权值的调整和所选的激励函数有关,因为你要把各层上的数据

clearall;clc;t=-2:0.001:3;f1=-3*exp(-2*t).*heaviside(t);f2=heaviside(t);f3=f1.*f2;再问：f3的那个*是代表卷积，是不是

一般来说,神经网络的激励函数有以下几种：阶跃函数,准线性函数,双曲正切函数,Sigmoid函数等等,其中sigmoid函数就是你所说的S型函数.以我看来,在你训练神经网络时,激励函数是不轻易换的,通常

用plot(x,y,'ro-')看了下你的数据,线性关系很差.若用BP网络来拟合的话,可以按照如下步骤操作,其中很多参数你自己可以去尝试改变:>x=0:25;>y=[0004.049.2146.627

输入层,输出层,隐含层输入训练函数和测试函数,隐含层设置训练规则和权值还有阈值,输出训练结果和测试结果,找本书看看推荐matlab30个神经网络案例分析,上面讲解很好,还有例程

你的程序训练完毕后根本就没达到目标误差,就是说训练效果不好,不能进行预测,只有训练结果好了才能预测仿真,你再改一下隐含层神经元数或者训练和传递函数试试吧~另外输入层的值可以归一化也可以不归一化,归一化

从原理上来说,神经网络是可以预测未来的点的.实际上,经过训练之后,神经网络就拟合了输入和输出数据之间的函数关系.只要训练的足够好,那么这个拟合的关系就会足够准确,从而能够预测在其他的输入情况下,会有什

traingdx有动量和自适应lr的梯度下降法trainlmLevenberg-Marquardt方法traind梯度下降法

训练用的数据是用来给神经网络学习和测试的,让神经网络学习到这样的输入能有怎样的输出.训练数据一般分为两组,一组用于神经网络学习（一般情况这组数据占总数据量的3/4左右,也可能更多,依情况而定）,另一组

一般用trainlm,超大规模的用trainscg、traingdm.trainbr用的少.具体数学原理看书去吧.

这是我看你的要求,自己编的,我也是新手.clear;clc;x=-1:0.1:1;y=-1:0.1:1;P=[x',y']';%输入向量T=x.*x+y.*y%目标向量net=newff(P,T,10

这个还不是很清楚的了啊

tansig(n)=2/(1+exp(-2*n))-1是sigmoid函数.

我用.NET做过一个,不过准确率没这么高,75%到80%,可能是输入点少的缘故（4个）,总体样本一万多条,我随机抽取100条样本训练神经网络qq1320379472

阶跃函数特解是一个常数,冲击响应一般用冲击平衡来做

net1=newff(minmax(pX),[16,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); 这个是激活函数的语