神经网络层设计

Question

我对神经网络有点新意。这是我在Matlab中尝试过的一段代码

P= 0 + (rand(1) * 10);
T = (P-1)/(P+1);
net = newelm(P,T,5);
net = train(net,P,T);
Y = sim(net,P);

现在，当我在matlab的命令窗口中输入net.B {1}和net.LW {1}时，我得到偏置权重和图层权重，但我也发现这些权重值会根据输入值不断变化

因此，对于特定函数（以及任何输入值），我可以具有预定义的权重值，即不改变的权重值，使得使用这些权重值，我可以为特定函数设计神经网络。就像在这里一样，我有一个与特定方程有关的P。

Answer 1

如果您的某个输入与输出变量具有已知关系，请将其从网络中取出，而不是创建复杂的解决方法，例如修复网络权重。 （由于网络内部的变量交互和非线性变换，将变得复杂。）

E.g。

Y = a*X1 + 3.6*X2  # relationship between Y and X2 is known

然后在这种关系上使用神经网络：

Y - 3.6*X2 = a*X1
^^^^^^^^^^   ^^^^
[target]     [input]