MATLAB中神经网络train函数使用说明
MATLAB中神经网络train( )函数使用说明
函数的语法格式如下:
[net, tr]=train(net, P, T, Pi, Ai);
train( )函数用于训练创建好的感知器网络,事实上,train( )函数可以训练所有神经网络(径向基函数网络等不需要训练除外)。
输入参数:
net:需要训练的神经网络,对于感知器,net是newp函数的输出。train根据net.trainFcn和net.trainParam进行训练。
P:网络输入。P是R×Q的输入矩阵,每一列是一个输入向量;R为神经网络的输入节点个数,共有Q个训练输入向量。也即共有Q个训练样本,每个样本有R个特征。
T:网络期望输出。该参数可选,对于无监督学习,不需要期望输出。T是S×Q的期望矩阵,每一列是一个输出向量,S是输出节点个数,共有Q个输出,Q值应与输入向量的个数相等。T的默认值为0。
Pi:初始输入延迟,默认值为0。
Ai:初始的层延迟,默认值为0。
输出参数
net:训练好的神经网络。
tr:训练记录,包括训练的步数epoch和性能perf。
对于没有输入延迟或层延迟的网络,Pi、Ai、Pf和Af参数是不需要的。
准确来说,train( )函数的参数有两种格式:细胞数组和矩阵。以上是以矩阵的形式解释参数格式。
参考:https://www.cnblogs.com/long5683/p/10507974.html
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