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文档简介

1、感知器神经网络：clear allclose allP=0 0 1 1;0 1 0 1T=0 1 1 1net=newp(minmax(P),1,hardlim,learnp)net=train(net,P,T)Y=sim(net,P)plotpv(P,T)plotpc(net.iw1,1,net.b1)线性神经网络clear allclose allP=1.0 2.1 3 4T=2.0 4.01 5.9 8.0lr=maxlinlr(P)net=newlin(minmax(P),1,0,lr)net.trainParam.epochs=300net.trainParam.goal=0.05n

2、et=train(net,P,T)Y=sim(net,P)clear allclose allP=1.1 2.2 3T=2.1 4.3 5.9net=newlind(P,T)Y=sim(net,P)x=-4:.1:4y=tansig(x)plot(x,y,-r)SigmoidAs a reminder:(x)=1/1+exp(x)Its derivative:ddx(x)=(1(x)(x)The problem here isexp, which quickly goes to infinity, even though the result ofis restricted to the in

3、terval0,1. The solution: The sigmoid can be expressed in terms oftanh:(x)=1/2(1+tanh(x/2).SoftmaxSoftmax, which is defined assoftmaxi(a)=exp(ai)/jexp(aj)(whereais a vector), is a little more complicated. The key here is to expresssoftmaxin terms of thelogsumexpfunction:logsumexp(a)=log(iexpai), for which good, non-overflowing implementations are usually available.Then, we havesoftmax(a)=exp(alogsumexp(a).As a bonus: The vector of partial derivatives / the gradient ofsoftmaxis analogous t

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