Matlab人工神經網路基本知識筆記

建立網路

老版本為newff函式，新版本為feedforwardnet

feedforwardnet(hiddensizes,trainfcn)

%hiddensizes為行向量，表示隱層尺寸，預設值為10
%例如hiddensizes = [2,3]表示隱層第一層有2個神經元，第二層有3個神經元
%trainfcn為訓練方法，預設值為'trainlm'
net.inputs.processfcns = {};
net.outputs.processfcns = {};
%舊版newff這個引數預設值為空，新版newff和feedforwardnet這個引數預設值為'mapminmax'，即預設進行歸一化。如資料集已經進行過歸一化，可將該引數賦值為空。

分為訓練集、驗證集和測試集，分配方法如下：

net.dividefcn = 'dividetrain';%全部劃分給訓練集

net.dividefcn = '';%與'dividetrain'作用相同
net.dividefcn = 'dividerand';%預設值，隨機分配
%三個引數：net.divideparam.trainratio, net.divideparam.valratio, net.divideparam.testratio
%訓練集佔比計算公式為：trainratio/(trainratio+valratio+testratio)
%其餘二者佔比也按照該方法計算。三個引數預設值分別為0.7, 0.15, 0.15

net.initfcn = 'initlay' %只能是 initlay

net.layers.initfcn = 'initnw' 或 'initwb'

net.inputweights.initfcn = 'rands' , 'initzero' , 'midpoint' , 'randnc' , 'randnr' 或 'initsompc' 

net.layerweights.initfcn = 'rands' , 'initzero' , 'midpoint' , 'randnc' , 'randnr' 或 'initsompc' 
net.biases.initfcn = 'rands' , 'initzero' 或 'initcon' [^1]

初始化的例子：

net.initfcn = 'initlay';

net.layers.initfcn = 'initwb';
xornet.inputweights.initfcn = 'rands';
xornet.layerweights.initfcn = 'rands';
net.biases.initfcn = 'rands';
net = init(net);

參考資料：

[^1]

[^2]

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