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神经网络的训练方法
作者:xiaoH       日期:2015-07-16 15:40:19

一般常用的训练函数有:trainlm(L-M优化算法)和traingd(梯度下降法)。

 

这里以梯度下降法为例,体验训练的过程:

训练数据与模型设置

设我们的网络有两个输入,一个输出,原始数据如下:

网络设置如下:

1:节点个数设置: 输入层、隐层、输出层的节点个数分别为[2 ,3,1]。

2:传递函数设置:隐层( tansig函数)。输出层(purelin函数)。

3:训练方式:traingd(梯度下降法)。

 

那么神经网络模型和表达式分别如下:

那么模型如下:

数学表达式如下:

 

训练过程

 

这样,我们就获得了训练好的权值和阈值,再代入神经网络表达式中就可以了。

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