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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練出來的是權(quán)值矩陣
我想你是想在matlab外用訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
首先你要在外部實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
之后你把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練出來的權(quán)值矩陣讀取到你在外部實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中
然后你就可以使用這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了 -
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你的意思就是想訓練好網(wǎng)絡(luò)后,然后提取出網(wǎng)絡(luò)的具體表達式吧?
你首先要知道自己的網(wǎng)絡(luò)設(shè)置,例如我的網(wǎng)絡(luò)是1個輸入,1個輸出,3個隱節(jié)點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),隱層傳遞函數(shù)為tansig,而輸出層為purelin,那么函數(shù)表達式就是:
y=W1*tansig(w11*x1+b1)+W2*tansig(w12*x2+b2)+W3*tansig(w13*x3+b3)+B.
你對著拓撲圖看一下就明白的了.
借助matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,在matlab訓練好網(wǎng)絡(luò),再通過以下代碼獲得公式里的閾值和權(quán)值,
w = net.iw{1,1} %第1層（輸入層）到第2層（隱層）的權(quán)值
b = net.b{1} %第2層（隱層）的閾值
W = net.lw{2,1} %第2層（輸入層）到第3層（輸出層）的權(quán)值
B = net.b{2} %第3層（輸出層）的閾值
獲取權(quán)值閾值后代回表達式中就可以了.
不過樓主要注意,網(wǎng)絡(luò)是否用是歸一化,若果有歸一化,還要反歸一化才是真正的表達式.
至于表達式怎么得來的,和具體怎么代值進去,和網(wǎng)絡(luò)的訓練,相信在這里是講不清的.
樓主可以到 <<神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之家>> 去看下面幾張文章:
<BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學模型（入門）> ----講模型怎么得來的
<一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)例子> -------講在matlab里怎么訓練網(wǎng)絡(luò)
<提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學表達式>------ 講怎么提取數(shù)學表達式.
另外還有個視頻,可以看到具體的過程:
<BP-4_matlab實現(xiàn)模型求解>
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