问题的根源是你拼写错了。你把traingdx拼成了taingdx,少了个r。'traingdx'这一项代表的是学习训练函数,'traingdx'具体是指学习率可变的动量BP算法。下图是用traingdx参数训练的一个模型结构,证明运行成功了,当然隐藏层和输出层是我随便写的,和你发的代码不一样。希望可以帮助到您,能有帮助的话麻烦...
input data sizes do not math net. input{1}. size.上述错误提示的意思是,输入数据大小不符合神经网络的要求。请检查的输入数据格式与输出数据格式是否一致(相对应)。
在前向传播过程中,输入信号从输入层传递到隐藏层,再传递到输出层。每一层的神经元接收前一层神经元的输出作为输入,并通过激活函数进行非线性变换,产生本层的输出。反向传播:反向传播是BP神经网络的核心部分,用于根据输出层的误差更新网络中的权值。反向传播的过程如下:计算误差:根据输出层的实际输出...
前向传播:计算输入数据通过网络后的输出值。计算误差:根据输出值和真实值计算误差。反向传播:使用梯度下降算法和梯度公式调整网络参数。迭代训练:重复前向传播、计算误差和反向传播的过程,直到满足停止条件。代码示例:自己编写代码实现BP神经网络时,需要手动实现上述步骤。代码中需要特别注意梯度公式的正确...
训练过程中,运用梯度下降法,初始化权重和偏置后,根据输出层和隐层的梯度公式调整权重,直至达到预设的终止条件。以下是具体实现的代码片段,已通过Matlab2014验证运行。运行后,我们得到训练误差曲线和网络的拟合效果,以及训练好的BP神经网络表达式。当对x=[0.5,0.5]进行预测时,BP神经网络预测值为0....