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训练方法
| 训练函数 | 训练方法 |
|---|---|
| traingd | 梯度下降法 |
| traingdm | 有动量的梯度下降法 |
| traingda | 自适应lr梯度下降法 |
| traingdx | 自适应lr动量梯度下降法 |
| trainrp | 弹性梯度下降法 |
| traincgf | Fletcher-Reeves共轭梯度法 |
| traincgp | Ploak-Ribiere共轭梯度法 |
| traincgb | Powell-Beale共轭梯度法 |
| trainscg | 量化共轭梯度法 |
| trainbfg | 拟牛顿算法 |
| trainoss | 一步正割算法 |
| trainlm | Levenberg-Marquardt |
传递函数
| 函数 | 函数名称 | 英语解释 |
| tansig | 对称S形函数 | Symmetric sigmoid transfer function. |
| logsig | 对数S形函数 | Logarithmic sigmoid transfer function. |
| elliotsig | Elliot S形函数 | Elliot sigmoid transfer function. |
| hardlim | 正硬限制函数 | Positive hard limit transfer function. |
| hardlims | 对称硬限制函数 | Symmetric hard limit transfer function. |
| poslin | 正线性函数 | Positive linear transfer function. |
| purelin | 线性函数 | Linear transfer function. |
| satlin | 正线性饱和函数 | Positive saturating linear transfer function. |
| satlins | 对称线性饱和函数 | Symmetric saturating linear transfer function. |
| netinv | 反比函数 | Inverse transfer function. |
| tribas | 三角基函数 | Triangular basis transfer function. |
| radbas | 径向基函数 | Radial basis transfer function. |
| radbasn | 标准化径向基函数 | Radial basis normalized transfer function. |
| compet | 竞争函数 | Competitive transfer function. |
| softmax | 软最大化函数 | Soft max transfer function. |
训练参数
| 参数名称 | 解释 | 适用方法 |
|---|---|---|
| net.trainParam.epochs | 最大训练次数（缺省为10） | 全部 |
| net.trainParam.goal | 训练要求精度（缺省为0） | 全部 |
| net.trainParam.lr | 学习率（缺省为0.01） | 全部 |
| net.trainParam.max_fail | 最大失败次数（缺省为5） | 全部 |
| net.trainParam.min_grad | 最小梯度要求（缺省为1e-10） | 全部 |
| net.trainParam.show | 显示训练迭代过程（NaN表示不显示，缺省为25） | 全部 |
| net.trainParam.time | 最大训练时间（缺省为inf） | 全部 |
| net.trainParam.mc | 动量因子（缺省0.9） | traingdm、traingdx |
| net.trainParam.lr_inc | 学习率lr增长比（缺省为1.05） | traingda、traingdx |
| net.trainParam.lr_dec | 学习率lr下降比（缺省为0.7） | traingda、traingdx |
| net.trainParam.max_perf_inc | 表现函数增加最大比（缺省为1.04） | traingda、traingdx |
| net.trainParam.delt_inc | 权值变化增加量（缺省为1.2） | trainrp |
| net.trainParam.delt_dec | 权值变化减小量（缺省为0.5） | trainrp |
| net.trainParam.delt0 | 初始权值变化（缺省为0.07） | trainrp |
| net.trainParam.deltamax | 权值变化最大值（缺省为50.0） | trainrp |
| net.trainParam.searchFcn | 一维线性搜索方法（缺省为srchcha） | traincgf、traincgp、traincgb、trainbfg、trainoss |
| net.trainParam.sigma | 因为二次求导对权值调整的影响参数（缺省值5.0e-5） | trainscg |
| net.trainParam.lambda | Hessian矩阵不确定性调节参数（缺省为5.0e-7） | trainscg |
| net.trainParam.men_reduc | 控制计算机内存/速度的参量，内存较大设为1，否则设为2（缺省为1） | trainlm |
| net.trainParam.mu | 的初始值（缺省为0.001） | trainlm |
| net.trainParam.mu_dec | 的减小率（缺省为0.1） | trainlm |
| net.trainParam.mu_inc | 的增长率（缺省为10） | trainlm |
| net.trainParam.mu_max | 的最大值（缺省为1e10） | trainlm |