概述
由http://blog.sina.com.cn/s/blog_5c9288aa0101gsu2.html转载
1 一般参数.perFrom*
.perFromFcn='sse';
2 训练参数.trainParam.*
.trainParam.goal=0.1
.trainParam.epochs=300;
.trainParam.show=20;
.trainParam.mc=0.95;
.trainParam.lr=0.05;
.trainParam.min_grad=1e-6;
.trainParam.min_fail=5;
(3)设置网络的训练参数
net.trainParam.epochs―最大收敛次数；
net.trainParam.goal―收敛误差；
net.trainParam.show―显示间隔；
以上在一般的神经网络训练中都有使用，本文使用Levenberg－Marquart优化算法进行训练，还需设置的参数有：
net.trainParam.mu―Levenberg－Marquart优化算法中的
net.trainParam.mu_dec― 的缩减因子；
net.trainParam.mu_inc― 的增大因子；
net.trainParam.mu_max― 的最大值；
net.trainParam.min_grad―性能函数的最小梯度；
3 权值/阈值
net.iw
net.b
http://blog.csdn.net/q1302182594/article/details/8791716
http://hi.baidu.com/lingyin55/item/5e266c2bc061d985ae48f53d
神经网络基础
http://blog.sina.com.cn/s/blog_48ee23c80100rmkx.html
最后
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