matlab感知器調整的方法是什么

發布時間：2022-01-14 10:19:17 來源：億速云閱讀：145 作者：iii 欄目：大數據

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通過mae函數調整感知器，mae是一個網絡性能函數，用平均絕對誤差來衡量系統性能。

其他性能函數還有

mse：均方誤差

sse：誤差平方和

%% 清理

clear,clc

close all

%% adapt用于感知器

% 創建感知器

net=newp([-1,2;-2,2],1);

% 定義訓練向量

P={[0;0] [0;1] [1;0] [1;1]};

T={0,0,1,1};

% 進行調整

[net,y,ee,pf] = adapt(net,P,T);

ma=mae(ee);

ite=0;

while ma>=0.15

[net,y,ee,pf] = adapt(net,P,T,pf);

ma=mae(ee);

newT=sim(net,P);

ite=ite+1;

if ite>=10

break;

end

%% 清理

clear,clc

close all

%% adapt用于線性網絡

% 創建線性網絡

net=newlin([-1,1],1,[0,1],0.5);

% 定義訓練向量1

P1={-1,0,1,0,1,1,-1,0,-1,1,0,1};

T1={-1,-1,1,1,1,2,0,-1,-1,0,1,1};

% 進行調整

[net,y,ee,pf] = adapt(net,P1,T1);

disp(mae(ee))

% 定義訓練向量2

P2={1,-1,-1,1,1,-1,0,0,0,1,-1,-1};

T2={2,0,-2,0,2,0,-1,0,0,1,0,-1};

% 調整網絡

[net,y,ee,pf] = adapt(net,P2,T2,pf);

disp(mae(ee))

% 用全部數據訓練網絡

P3=[P1,P2];

T3=[T1,T2];

net.adaptParam.passes=100;

[net,y,ee,pf]=adapt(net,P3,T3,pf);

disp(mae(ee))

net=newp([-10 10],1);

% 創建一個感知器，該感知器擁有一個輸入節點和一個輸出節點

p=[-10 -5 0 5 10];

% 訓練輸入向量

t=[0 0 1 1 1];

% 期望輸出

y=sim(net,p);

% 直接仿真

e=t-y;

% 誤差

perf=mae(e);

% 平均絕對差

sum(abs(e))/length(e);

% 取絕對值，再求平均，與mae函數計算結果相同

net=train(net,p,t);

% 進行訓練后在計算平均絕對差

y=sim(net,p);

e=t-y;

perf=mae(e);

% 平均絕對差為0

到此，相信大家對“matlab感知器調整的方法是什么”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！

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