文件名称:具有反向传播的 MLP 神经网络:具有反向传播学习的多层感知器 (MLP) 神经网络实现-matlab开发
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更新时间:2024-06-18 15:01:42
matlab
具有 Sigmoid 激活函数的多层感知器前馈全连接神经网络的实现。 训练是使用带有弹性梯度下降、动量反向传播和学习率降低选项的反向传播算法完成的。 当均方误差 (MSE) 达到零或达到预定义的最大时期数时,训练停止。 有关更多详细信息和结果讨论,请访问我的博客文章: http : //heraqi.blogspot.com.eg/2015/11/mlp-neural-network-with-backpropagation.html 。 代码配置参数如下: 1- 每个隐藏层的隐藏层数和神经元数。 它由变量 nbrOfNeuronsInEachHiddenLayer 表示。 有一个具有 3 个隐藏层的神经网络,神经元数量分别为 4、10 和 5; 该变量设置为 [4 10 5]。 2- 输出层尼特数。 通常输出单元的数量等于类的数量,但它仍然可以更少(≤ log2(nbrOfClasses
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