MATLAB神经网络工具箱中训练函数和自适应学习函数区别? 80
我看到有的例子是用训练函数或者自适应学习函数来训练也有两种都用不是很理解两种都用的情况。。。求高人指点(我所理解的是两种都是通过改变权值和偏置来学习只是更新的方式不同)答...
我看到有的例子是用训练函数或者自适应学习函数来训练 也有两种都用 不是很理解两种都用的情况。。。求高人指点(我所理解的是两种都是通过改变权值和偏置来学习 只是更新的方式不同) 答案满意后可追加悬赏
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训练函数和自适应学习函数区别:
从范围上:
训练函数包含学习函数,学习函数是属于训练函数的一部分;
从误差上:
训练函数对整体来说误差是最小,学习函数对于单个神经元来说误差是最小;
从服装整体上:
训练函数是全局调整权值和阈值,学习函数是局部调整权值和阈值。
1. 学习函数
learnp 感知器学习函数
learnpn 标准感知器学习函数
learnwh Widrow_Hoff学习规则
learngd BP学习规则
learngdm 带动量项的BP学习规则
learnk Kohonen权学习函数
learncon Conscience阈值学习函数
learnsom 自组织映射权学习函数
2. 训练函数
trainwb 网络权与阈值的训练函数
traingd 梯度下降的BP算法训练函数
traingdm 梯度下降w/动量的BP算法训练函数
traingda 梯度下降w/自适应lr的BP算法训练函数
traingdx 梯度下降w/动量和自适应lr的BP算法训练函数
trainlm Levenberg_Marquardt的BP算法训练函数
trainwbl 每个训练周期用一个权值矢量或偏差矢量的训练函数
从范围上:
训练函数包含学习函数,学习函数是属于训练函数的一部分;
从误差上:
训练函数对整体来说误差是最小,学习函数对于单个神经元来说误差是最小;
从服装整体上:
训练函数是全局调整权值和阈值,学习函数是局部调整权值和阈值。
1. 学习函数
learnp 感知器学习函数
learnpn 标准感知器学习函数
learnwh Widrow_Hoff学习规则
learngd BP学习规则
learngdm 带动量项的BP学习规则
learnk Kohonen权学习函数
learncon Conscience阈值学习函数
learnsom 自组织映射权学习函数
2. 训练函数
trainwb 网络权与阈值的训练函数
traingd 梯度下降的BP算法训练函数
traingdm 梯度下降w/动量的BP算法训练函数
traingda 梯度下降w/自适应lr的BP算法训练函数
traingdx 梯度下降w/动量和自适应lr的BP算法训练函数
trainlm Levenberg_Marquardt的BP算法训练函数
trainwbl 每个训练周期用一个权值矢量或偏差矢量的训练函数
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训练函数是全局调整权值和阈值,考虑的是整体误差的最小。
学习函数是局部调整权值和阈值,考虑的是单个神经元误差的最小。
所以两者不冲突,可以一样也可以不同,就像你绕着楼跑步时,地球也在绕着太阳跑,是局部与整体的区别,既有联系又有区别,辩证统一。
学习函数是局部调整权值和阈值,考虑的是单个神经元误差的最小。
所以两者不冲突,可以一样也可以不同,就像你绕着楼跑步时,地球也在绕着太阳跑,是局部与整体的区别,既有联系又有区别,辩证统一。
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2012-05-17
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训练函数和学习函数是两个不同的函数 ,网络设置中两个都有。
简单的说,训练函数确定调整的大算法,学习函数决定调整量怎么确定
简单的说,训练函数确定调整的大算法,学习函数决定调整量怎么确定
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