如何在matlab中使用newff funchtion将64个输入和一个输出馈送到MLP神经网络？

Question

我有一个8x8矩阵（我将此矩阵设为1x64的向量），并希望将其提供给MLP神经网络，并且有一个隐藏层，其中包含10个感知器，只有一个输出。

我如何使用newff来执行此操作？ 我不知道怎么把它送到网络上？

谢谢，K.A。

Answer 1

也许您可以尝试使用'nntool'命令，开始使用神经网络工具箱GUI。在那里你可以选择你想要的那种神经网络，我相信它是“前馈反推”。

很难提供帮助，因为你提供的信息很少。

我建议你看一下神经网络工具箱网络研讨会： http://www.mathworks.com/products/neural-network/webinars.html

我已经从过去的一项任务中删除了一些代码，我希望它适合您：

    % MLP building
    net = newff(minmax(InputData),[NumNeuron 1],{'tansig' 'purelin'},'trainlm');
    % MLP training
    [net,tr]=train(net,InputData,TargetData);
    % answer
    output_from_network = sim(net,InputData);

newff命令直接从您提供的示例输入中获取inputData的dimmensionality。它应该帮助Matlab设置你的NN权重的初始值。 NumNeuron将修复隐藏层中的神经元数量。而单元格''tansig''purelin'}分别修复了你将用于隐藏和输出图层的激活函数的类型。

希望这有帮助，