Matlab中神经网络的解析形式
我试图以解析的方式重现Matlab的神经网络函数，以便更好地理解它。我已经看了以下内容，但我仍然有问题 这是我的简单例子。我想拟合一个具有1个隐藏层的前馈神经网络，假设10个神经元，在给定一些数据的情况下，估计函数y=sin（4x），x在[0,3]中。我想写我自己的Matlab函数来解析地表达Matlab的神经网络函数 通过训练网络，Matlab告诉我传递函数是tansig（隐藏层1）和purelin（输出）。它还告诉我输入和输出处理函数是Matlab中神经网络的解析形式,matlab,machine-learning,neural-network,deep-learning,Matlab,Machine Learning,Neural Network,Deep Learning,我试图以解析的方式重现Matlab的神经网络函数，以便更好地理解它。我已经看了以下内容，但我仍然有问题 这是我的简单例子。我想拟合一个具有1个隐藏层的前馈神经网络，假设10个神经元，在给定一些数据的情况下，估计函数y=sin（4x），x在[0,3]中。我想写我自己的Matlab函数来解析地表达Matlab的神经网络函数 通过训练网络，Matlab告诉我传递函数是tansig（隐藏层1）和purelin（输出）。它还告诉我输入和输出处理函数是mapminmax 以下是我编写的代码，这是一个比较简单
mapminmaxrng(1);
xTrain = 0:0.5:3; % Training data
yTrain = sin(4*xTrain); % Training data
net = fitnet(10); % 10 neurons
net = train(net,xTrain,yTrain);
xPred = 0:0.1:3; % Prediction data
% Analytic
% Scale input
NNinput = mapminmax(xPred,net.inputs{1}.processedRange(1,1),net.inputs{1}.processedRange(1,2));
HL1 = tansig(net.IW{1,1}*NNinput + repmat(net.b{1},[1,size(NNinput,2)]));
HL2 = purelin(net.LW{2,1}*HL1 + repmat(net.b{2},[1,size(HL1,2)]));
% Scale output
PredValsAnlyt = mapminmax(HL2,net.outputs{2}.range(1,1),net.outputs{2}.range(1,2));
% True function
yTrue = sin(4*xPred);
% Matlab prediction
yPred = net(xPred);
figure;
plot(xPred,PredValsAnlyt,xPred,yPred,xPred,yTrue)
legend('My analytic','Matlab prediction','True')
PredValsAnlyt = mapminmax(HL2,net.outputs{2}.range(1,1),net.outputs{2}.range(1,2))
PredValsAnlyt = mapminmax('reverse',HL2,net.outputs{2}.processSettings{1})