我是靠谱客的博主 包容往事，最近开发中收集的这篇文章主要介绍BP 神经网络train训练函数[net=train(net,inputn,outputn)]，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
前段时间在看别人编写的一段程序的时候，是关于BP神经网络的，注意到了其中创建前馈网络的变化：
1、由newff变为feedforward，在MATLAB中用help查询的时候也是推荐使用feedforward函数来创建，目前我还没有对两种函数的区别进行分析，不过仅从句法syntax来看，feedforward使用更简单一点。
这是MATLAB中的例子：
% 输入x和目标t定义了一个可以绘制的简单函数：
x = [0 1 2 3 4 5 6 7 8];
t = [0 0.84 0.91 0.14 -0.77 -0.96 -0.28 0.66 0.99];
plot(x,t,‘o’)
%这里，feedforwardnet创建了一个两层的前馈网络。这个网络有一个隐藏层，里面有十个神经元。
net = feedforwardnet(10);
net = configure(net,x,t);
y1 = net(x)
plot(x,t,‘o’,x,y1,‘x’)
%对网络进行训练，然后重新模拟.
net = train(net,x,t);
y2 = net(x)
plot(x,t,‘o’,x,y1,‘x’,x,y2,’*’)
在上面的这个例子中我看不懂***configure***的作用是什么？
最后
以上就是包容往事为你收集整理的BP 神经网络train训练函数[net=train(net,inputn,outputn)]的全部内容，希望文章能够帮你解决BP 神经网络train训练函数[net=train(net,inputn,outputn)]所遇到的程序开发问题。
如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。
本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
![BP 神经网络train训练函数[net=train(net,inputn,outputn)]](/uploads/reation/bcimg4.png)
发表评论 取消回复