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matlab BP神经网络出错 newff参数 隐含层 怎么确定clc;load wine.mat;m=wine_data(1:178,1:13);n=wine_data(1:178,14);bpnet=newff(M,N,[26,1],{'logsig','logsig','traingd'});bpnet.trainParam.show=50;bpnet.trainParam.lr=0.2;bpnet.trainParam.epoc
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matlab BP神经网络出错 newff参数 隐含层 怎么确定
clc;
load wine.mat;
m=wine_data(1:178,1:13);
n=wine_data(1:178,14);
bpnet=newff(M,N,[26,1],{'logsig','logsig','traingd'});
bpnet.trainParam.show=50;
bpnet.trainParam.lr=0.2;
bpnet.trainParam.epochs=20000;
bpnet.trainParam.goal=0.5e-1;
p_test=wine_data(1,1:13);
y=sim(net,p_test)
wine是一个矩阵,里面是一个178*14的矩阵,每一行代表一个样本,共178个样本,前13列代表每个样本的特征,第14列代表该行样本所属种类,取值为1、2、3,代表三类.
想问的是newff的那几个参数怎么确定.比如说隐含层节点个数,双隐含层又是什么含义.
上面这个程序有问题,我也不知道哪错了,感觉是维数不对应以及隐含层的节点个数.
clc;
load wine.mat;
m=wine_data(1:178,1:13);
n=wine_data(1:178,14);
bpnet=newff(M,N,[26,1],{'logsig','logsig','traingd'});
bpnet.trainParam.show=50;
bpnet.trainParam.lr=0.2;
bpnet.trainParam.epochs=20000;
bpnet.trainParam.goal=0.5e-1;
p_test=wine_data(1,1:13);
y=sim(net,p_test)
wine是一个矩阵,里面是一个178*14的矩阵,每一行代表一个样本,共178个样本,前13列代表每个样本的特征,第14列代表该行样本所属种类,取值为1、2、3,代表三类.
想问的是newff的那几个参数怎么确定.比如说隐含层节点个数,双隐含层又是什么含义.
上面这个程序有问题,我也不知道哪错了,感觉是维数不对应以及隐含层的节点个数.
▼优质解答
答案和解析
1,BP神经网络的隐层数,各隐层的节点数都是要不断的调节的,不过有一个一般性的范围.
隐层节点数 L
隐层节点数 L
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