r语言 matlab 函数定义,R语言BP神经网络建模newff,train,sim函数详解

66 阅读 0 评论 44 点赞

我是靠谱客的博主迷你鸡翅，最近开发中收集的这篇文章主要介绍r语言 matlab 函数定义,R语言BP神经网络建模newff,train,sim函数详解，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

所使用的包：AMORE

建立BP神经网络所需要的函数：newff，train和sim。

newff(n.neurons, learning.rate.global, momentum.global,

error.criterium, Stao,

hidden.layer, output.layer, method)

参数：

n.neurons：一个数字型向量，第一个向量值表示训练样本输入神经元的个数，最后一个向量值表示训练样本输出神经元的个数，中间的向量值依次表示各个隐藏层神经元的个数。

Example：n.neurons=c(12,2,4) 表示一个3层神经网络即12-2-4

n.neurons=c(12,2,4,4) 表示一个4层神经网络即 12-2-4-4，含有2个隐层

learning.rate.global :该参数用于设置神经元学习率

momentum.global :设置全局动量指标，部分训练方法将用到

error.criterium : 用于设置训练误差函数所采用的方法。包括了：

LMS：最小均方误差

LMLS : 最小均对数平方误差

TAO :

Stao

: 此参数用于error.TAO

函数，其他误差函数无效。

hidden.layer : 设置隐藏层神经元采用的激励函数，包括：

"purelin". 线性函数

"tansig" : 传递函数

"sigmoid". S型函数

"hardlim"

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。