poster
2019-12-14, 20:13
我想我的问题很简单，但是无论如何...
我已经使用创建了神经网络
net = newff(entry_borders, [20, 10], {'logsig', 'logsig'}, 'traingdx'); 其中entry_borders是一个50x2数组：[[0,1），（0,1），...]
它必须是具有50个条目和10个输出的隐藏层的网络，不是吗？
但是当我运行这个：
test_result = sim(net, zeros(50)); disp(test_result); 我在test_result中得到了具有10x50元素的矩阵（而不是10个标量值）-那是什么？我说的不是教学过程，所以这里的代码如此愚蠢...
回答：
zeros(50)提供了一个50x50的矩阵，因此将其视为50个示例（每个维度为50），它给出了50个预测（每个尺寸为10）
更多&回答... (https://stackoverflow.com/questions/5092000)
我已经使用创建了神经网络
net = newff(entry_borders, [20, 10], {'logsig', 'logsig'}, 'traingdx'); 其中entry_borders是一个50x2数组：[[0,1），（0,1），...]
它必须是具有50个条目和10个输出的隐藏层的网络，不是吗？
但是当我运行这个：
test_result = sim(net, zeros(50)); disp(test_result); 我在test_result中得到了具有10x50元素的矩阵（而不是10个标量值）-那是什么？我说的不是教学过程，所以这里的代码如此愚蠢...
回答：
zeros(50)提供了一个50x50的矩阵，因此将其视为50个示例（每个维度为50），它给出了50个预测（每个尺寸为10）
更多&回答... (https://stackoverflow.com/questions/5092000)