matlab 实现BP神经网络 怎样根据隐含层和输入层的权值阈值得到输入到输出的计算公式
比如输入层有4个节点，隐含层函数是tansig,6个节点，输出层函数是purelin，1个节点net.iw{1,1}=1.53722.10420.74270.7743-1...
比如输入层有4个节点，隐含层函数是 tansig,6个节点，输出层函数是purelin，1个节点net.iw{1,1}= 1.5372 2.1042 0.7427 0.7743 -1.8324 -0.8232 0.3148 1.2855 -1.2735 2.4804 0.3112 0.5274 -0.2044 -1.4795 -1.1763 1.5682 -1.1204 2.3447 0.2937 0.5899 -2.4025 -2.0699 1.1945 0.9667net.b{1}= 2.8266 1.7080 0.4182 1.5593 0.6187 -2.1680net.lw{2,1}= 0.7389 -0.4553 -0.2288 -0.1006 -0.4778 -0.2356net.b{2}= -0.5715怎样能写出类似这样的计算公式呢？
写出来的公式代入输入就不是仿真的结果是什么原因呢？ 展开
写出来的公式代入输入就不是仿真的结果是什么原因呢？ 展开
1个回答
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如果你的式子写对了，那出来的结果肯定和sim函数输出的结果是一样的。
% 计算S1与S2层的输出
A1=tansig(W1*p,B1);
A2=purelin(W2*A1,B2);
隐层为tansig函数，输出层简单的线性相加，再附上阈值，不可能会错的。sim函数的原理也就是如此。
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追问
这里w1是权值，B1是阈值？w2是权值，B2是阈值？这样的话是说A2与sim(net,P)是相等的？可是算出来还是不一样的。
追答
注意阈值是负号，或者你可以认为b为正数，而x0=-1！
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