MATLAB神经网络：它是如何工作的？

Question

我所需要的只是知道神经网络如何工作以及如何完成输入和输出之间的关联。 例如：

p = [1  0  1  0  1
 0  1  1  0  1
 1  0  0  1  1
 0  1  0  1  1
 1  0  0  1  1];

t = [0 0 1 0 0
 0 0 0 0 1
 1 0 0 0 0
 0 1 0 0 0
 0 0 0 1 0];

PR = [0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];
net = newff(PR,[5 25 25 5],{'logsig','logsig','logsig','logsig'},'traingda');
net.trainParam.epochs = 1500;
net.trainParam.goal = 0;
net = train(net,p,t);

然后尝试模拟第一个特征。

sim(net,p(:,1))

结果：

ans =

  0.0032
  0.0003
  0.9955
  0.0000
  0.0029

为什么第三类现在是被选中的？例如，如何使第一堂课与第五堂课相匹配？ 您能否描述一下输入矩阵和目标矩阵的大小应该是什么？

例如，当创建5x5的输入矩阵时，目标矩阵的大小应该是多少？

Answer 1

如果您使用sim致电p(:,1)，则预期结果为t(:,1)，在这种情况下为：

>> t(:,1)

ans =

     0
     0
     1
     0
     0

所以，sim的结果似乎很好。