Question

matlab中init函数的用法？

matlab中init函数的用法？

Answer 1

功能
在matlab中init 用于初始化神经网络
语法
net = init(net)
性质
init(net)根据最新的网络初始化函数返回神经网络的权值和误差，其结果由net.initFcn，和参数值，net.initparam影响。
示例
在这里，我们创建一个双输入（范围在0到1，和-2到2）单神经元感知器。而一旦建立了模型我们就可以得到其权值和阈值。
net = newp([0 1;-2 2],1);
net.iw{1,1}
net.b{1}
对感知器进行训练，改变其权值和阈值。
P = [0 1 0 1; 0 0 1 1];
T = [0 0 0 1];
net = train(net,P,T);
net.iw{1,1}
net.b{1}
重新将权值和阈值初始化。
net = init(net);
net.iw{1,1}
net.b{1}
上面最后的命令已经将权值和阈值重新归零，这就是 init函数在感知器中的应用。
说明
init函数根据参数值net.initParam调用net.initFcn对权值和阈值进行初始化。通常情况下，net.initfcn设置为'initlay'，根据其net.layers{i}.initFcn.初始化每一层的权值和阈值。反向传播网络（BP网络），将net.layers{i}.initFcn 设置为“initnw'，使用Nguyen-Widrow 方法初始化第i层的权值和阈值。其他类型的网络，将net.layers{i}.initFcn 设置为 'initwb',用其自带的初始化函数初始化权值和阈值。最常见的权值的初始化结果是随机数，随机产生于-1到1之间。

英文help为：

在MATLAB中神经网络的初始化

BP神经网络的知识表示和构建

matlab中神经网络的init函数

2010-01-11 15:31:45| 分类： 神经网络 | 标签：matlab 神经网络 init |字号大中小 订阅

init

Initialize a neural network

Syntax

net = init(net)

Description

init(net) returns neural network net with weight and bias values updated according to the network initialization function, indicated by net.initFcn, and the parameter values, indicated by net.initParam.

Examples

Here a perceptron is created with a two-element input (with ranges of 0 to 1, and -2 to 2) and 1 neuron. Once it is created we can display the neuron's weights and bias.

net = newp([0 1;-2 2],1);
net.iw{1,1}
net.b{1}
Training the perceptron alters its weight and bias values.

P = [0 1 0 1; 0 0 1 1];
T = [0 0 0 1];
net = train(net,P,T);
net.iw{1,1}
net.b{1}
init reinitializes those weight and bias values. net = init(net);
net.iw{1,1}
net.b{1}
The weights and biases are zeros again, which are the initial values used by perceptron networks (see newp).

Algorithm

init calls net.initFcn to initialize the weight and bias values according to the parameter values net.initParam.

Typically, net.initFcn is set to 'initlay' which initializes each layer's weights and biases according to its net.layers{i}.initFcn.

Backpropagation networks have net.layers{i}.initFcn set to 'initnw', which calculates the weight and bias values for layer i using the Nguyen-Widrow initialization method.

Other networks have net.layers{i}.initFcn set to 'initwb', which initializes each weight and bias with its own initialization function. The most common weight and bias initialization function is rands, which generates random values between -1 and 1.

追问

有些matlab的神经网络程序不懂可以指教一下吗？

追答

不好意思 ，我也只会一点点。

Answer 2

功能：
在matlab中init 用于初始化神经网络。
语法：
net = init(net)
性质：
init(net)根据最新的网络初始化函数返回神经网络的权值和误差，其结果由net.initFcn，和参数值，net.initparam影响。
示例：
在这里，我们创建一个双输入（范围在0到1，和-2到2）单神经元感知器。而一旦建立了模型我们就可以得到其权值和阈值。
net = newp([0 1;-2 2],1);
net.iw{1,1}
net.b{1}
对感知器进行训练，改变其权值和阈值。
P = [0 1 0 1; 0 0 1 1];
T = [0 0 0 1];
net = train(net,P,T);
net.iw{1,1}
net.b{1}
重新将权值和阈值初始化。
net = init(net);
net.iw{1,1}
net.b{1}
上面最后的命令已经将权值和阈值重新归零，这就是 init函数在感知器中的应用。
说明：
init函数根据参数值net.initParam调用net.initFcn对权值和阈值进行初始化。通常情况下，net.initfcn设置为'initlay'，根据其net.layers{i}.initFcn.初始化每一层的权值和阈值。反向传播网络（BP网络），将net.layers{i}.initFcn 设置为“initnw'，使用Nguyen-Widrow 方法初始化第i层的权值和阈值。其他类型的网络，将net.layers{i}.initFcn 设置为 'initwb',用其自带的初始化函数初始化权值和阈值。最常见的权值的初始化结果是随机数，随机产生于-1到1之间。