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大小: 2KB文件類型: .m金幣: 1下載: 0 次發(fā)布日期: 2021-01-03
- 語言: Matlab
- 標(biāo)簽: 山東大學(xué)??機(jī)器學(xué)習(xí)??
資源簡介
山東大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)實驗代碼思路,沒有套用框架的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源碼。輸入數(shù)據(jù)是老師給的那個400*5000的數(shù)據(jù)集,這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這個數(shù)據(jù)集的表現(xiàn)正確率基本為95左右。
代碼片段和文件信息
function?[re]=myBP(sampleinputsampleoutputnumberOfinputnumberOfhiddennumberOfoutputt1t2test)
temp=size(sampleinput);
%樣本輸入數(shù)據(jù)的行和列數(shù)
m=temp(1);
n=temp(2);
%激活函數(shù)sss
%學(xué)習(xí)率
delta=0.5;
input=sampleinput(t1:t2:);
output=sampleoutput(t1:t2:);
testinput=test;
testoutput=sampleoutput(t2+1:m:);
%輸入層和隱藏層之間的權(quán)重和閾值
W=0.01*rand(numberOfinputnumberOfhidden);
gamma=rand(numberOfhidden1);
%隱藏層和輸出層之間的權(quán)重和閾值
V=0.01*rand(numberOfhiddennumberOfoutput);
theta=rand(numberOfoutput1);
%輸出層的誤差項
dV=zeros(numberOfoutput1);
%隱藏層的誤差項
dW=zeros(numberOfhidden1);
%輸入層數(shù)據(jù)
x=zeros(numberOfinput1);
%隱藏層數(shù)據(jù)
hiddenout=zeros(numberOfhidden1);
%輸出層數(shù)據(jù)
y=zeros(size(input1)numberOfoutput);
yout=zeros(size(input1)numberOfoutput);
%迭代次數(shù)
count=100;
?
%誤差值
ErrorH=zeros(1count+1
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