採用linearlayer驗證
驗證方法：
(一)使用網路 linearlayer
1， cell輸入形式
輸入 p=;
目標值 t=
使用adapt;
輸入命令：
p=;t=;
net=linearlayer(0,0.1);
net=configure(net,p,t);
net.iw=[0,0];
net.b=0;
[net,a,e]=adapt(net,p,t);
權重更新4次，最後值：
net.iw=1.5600 1.5200
net.b=0.9200
**結果：[0] [2] [6.0000] [5.8000]
2,矩陣輸入形式
輸入p=[1 2 23;2 1 3 1];
輸出t=[4 5 7 7]
使用adapt;
輸入命令：
p=[1 2 2 3;2 1 31];
t=[4 5 7 7];
net=linearlayer(0,0.01);
net=configure(net,p,t);
net.iw=[0,0];
net.b=0;
[net,a,e]=adapt(net,p,t);
權重更新一次，最後值：
net.iw=0.4900 0.4100
net.b= 0.2300
3,矩陣輸入形式
輸入p=[1 2 23;2 1 3 1];
輸出t=[4 5 7 7]
使用train;(其中設定epochs=1)
前提：對學習函式和訓練函式加入顯式的呼叫命令
p=[1 2 2 3;2 1 31];
t=[4 5 7 7];
net=linearlayer(0,0.01);
net=configure(net,p,t);
net.iw=[0,0];
net.b=0;
net=trian(net,p,t);
權重更新一次，最後值：
net.iw=0.4900 0.4100
net.b= 0.2300
至於動態網路：有時間再搞。
（二） 對於competlayer的測試
首先產生資料集，（**與matlab的democ1）
bounds=[0 1;01];
clusters = 8; % this many clusters.
points = 10; % number of points in each cluster.
std_dev = 0.05; % standard deviation of each cluster.
x =nngenc(bounds,clusters,points,std_dev);
此時x為矩陣。
competlayer網路權重的調整依靠learnk函式，偏移的調整依靠learncon。
採用如下命令進行網路搭建
net=competlayer(8);
net=configure(8,x);
----------使用adapt---------
net1=adapt(net,x);
呼叫k權重學習函式 %呼叫一次
呼叫b偏移學習%呼叫一次
----------------使用train--------------------
net.trainparam.epochs=1; %方便觀測呼叫權重調整函式的次數，將回合數設定為1； net2=train(net,x);
呼叫k權重學習函式 %呼叫80次
呼叫b偏移學習%呼叫80次
將x轉換成cell分別進行測試
net=competlayer(8);
net1=adapt(net,x);
呼叫k權重學習函式 %呼叫80次
呼叫b偏移學習%呼叫80次
net2=train(net,x);
呼叫k權重學習函式 %呼叫一次
呼叫b偏移學習%呼叫一次
測試結果如上，檢視matlab**，簡單看看，competlayer網路呼叫的adapt函式是:adaptwb,要求輸入是有序的矩陣，所以使用adapt呼叫的時候使用 cell,train使用的是 trianru,涉及乙個測量輸入計入條數的命令，如果使用cell則值為1，故應該使用矩陣輸入。
類似的可以應到其他自組織的網路上面，從本質上來說是受定義的adapt,train（此非彼）函式的影響。
Matlab中train與adapt的區別
採用linearlayer驗證 驗證方法 一 使用網路 linearlayer 1，cell輸入形式 輸入 p 目標值 t 使用adapt 輸入命令 p t net linearlayer 0,0.1 net configure net,p,t net.iw 0,0 net.b 0 net,a,e ...
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