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matlab感知器調(diào)整的方法是什么

發(fā)布時(shí)間：2022-01-14 10:19:17 來源：億速云 閱讀：134 作者：iii 欄目：大數(shù)據(jù)

本篇內(nèi)容主要講解“matlab感知器調(diào)整的方法是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“matlab感知器調(diào)整的方法是什么”吧!

通過mae函數(shù)調(diào)整感知器，mae是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能函數(shù)，用平均絕對誤差來衡量系統(tǒng)性能。
其他性能函數(shù)還有
mse：均方誤差           
sse：誤差平方和
matlab感知器調(diào)整的方法是什么  
      
%% 清理
clear,clc
close all
   
%% adapt用于感知器
     
% 創(chuàng)建感知器
net=newp([-1,2;-2,2],1);
   
% 定義訓(xùn)練向量
P={[0;0] [0;1] [1;0] [1;1]};
T={0,0,1,1};
   
% 進(jìn)行調(diào)整
[net,y,ee,pf] = adapt(net,P,T);
ma=mae(ee);
ite=0;
while ma>=0.15
  [net,y,ee,pf] = adapt(net,P,T,pf);  
  ma=mae(ee);
  newT=sim(net,P);
  ite=ite+1;
  if ite>=10
      break;
  end
end
         
%% 清理
clear,clc
close all
   
%% adapt用于線性網(wǎng)絡(luò)
   
% 創(chuàng)建線性網(wǎng)絡(luò)
net=newlin([-1,1],1,[0,1],0.5);
   
% 定義訓(xùn)練向量1
P1={-1,0,1,0,1,1,-1,0,-1,1,0,1};
T1={-1,-1,1,1,1,2,0,-1,-1,0,1,1};
% 進(jìn)行調(diào)整
[net,y,ee,pf] = adapt(net,P1,T1);
disp(mae(ee))
   
% 定義訓(xùn)練向量2
P2={1,-1,-1,1,1,-1,0,0,0,1,-1,-1};
T2={2,0,-2,0,2,0,-1,0,0,1,0,-1};
% 調(diào)整網(wǎng)絡(luò)
[net,y,ee,pf] = adapt(net,P2,T2,pf);
disp(mae(ee))
   
% 用全部數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
P3=[P1,P2];
T3=[T1,T2];
net.adaptParam.passes=100;
[net,y,ee,pf]=adapt(net,P3,T3,pf);
disp(mae(ee))
         
net=newp([-10 10],1);
% 創(chuàng)建一個(gè)感知器，該感知器擁有一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)和一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)
p=[-10 -5 0 5 10];
% 訓(xùn)練輸入向量
t=[0 0 1 1 1];
% 期望輸出
y=sim(net,p);
% 直接仿真
e=t-y;
% 誤差
perf=mae(e);
% 平均絕對差
sum(abs(e))/length(e);
% 取絕對值，再求平均，與mae函數(shù)計(jì)算結(jié)果相同
net=train(net,p,t);
matlab感知器調(diào)整的方法是什么  
% 進(jìn)行訓(xùn)練后在計(jì)算平均絕對差
y=sim(net,p);
e=t-y;
perf=mae(e);
% 平均絕對差為0

到此，相信大家對“matlab感知器調(diào)整的方法是什么”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！

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