定制神经网络Matlab
我正在努力用MatLab创建一个定制的神经网络。我已经画了一张我想要的神经网络的草图 为了更好地解释网络应该如何工作：定制神经网络Matlab,matlab,neural-network,Matlab,Neural Network,我正在努力用MatLab创建一个定制的神经网络。我已经画了一张我想要的神经网络的草图 为了更好地解释网络应该如何工作： 两个输入参数（特征）通过两个神经元连接到第一个隐藏层（正好等于输入参数的数量） 每个输入参数仅与一个神经元相连 第一个隐藏层中没有偏移 第一隐层的所有神经元都与第二隐层的神经元相连。在第二层中有一个偏置项 来自第二隐藏层的神经元连接到一个输出 为了简单起见，我没有在图中显示投影函数。 有人能帮我创建这个（可能）简单的定制网络吗 非常感谢您的帮助。您想要一个，在您的示例中，
- 两个输入参数（特征）通过两个神经元连接到第一个隐藏层（正好等于输入参数的数量）
- 每个输入参数仅与一个神经元相连
- 第一个隐藏层中没有偏移
- 第一隐层的所有神经元都与第二隐层的神经元相连。在第二层中有一个偏置项
- 来自第二隐藏层的神经元连接到一个输出
- 为了简单起见，我没有在图中显示投影函数。 有人能帮我创建这个（可能）简单的定制网络吗
net.biasConnectnet = feedforwardnet(3);
net.biasConnect(1) = false;
view(net)
一旦你训练了网络，其他的就可以了。嗨，介意和我们分享一些代码吗？当然，这就是我尝试的：net=network；net.numinput=2；net.inputs{1}.size=1；net.inputs{2}.size=1；net.numLayers=2；net.layers{1}.size=1；net.layers{2}.size=3；净输入连接（1）=1；净输入连接（3）=1；净层连接（2）=1；净输出连接（2）=1；view（net）问题是我的输出层大小是3，我怀疑我是否做得对。@Pejmansho，如果在一个正常的网络中，输入在被馈送到神经元之前会有一个权重，那么这个额外的层实际上完成了什么？换句话说，
input*weight\u 1*transfer\u function*weight\u 2input*weight