MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)是什么-創(chuàng)新互聯(lián)

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說(shuō)明：所列出的函數(shù)適用于MATLAB5.3以上版本，為了簡(jiǎn)明起見(jiàn)，只列出了函數(shù)名。
1. 網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建函數(shù)
   newp      創(chuàng)建感知器網(wǎng)絡(luò)
   newlind     設(shè)計(jì)一線性層
   newlin     創(chuàng)建一線性層
   newff     創(chuàng)建一前饋BP網(wǎng)絡(luò)
   newcf     創(chuàng)建一多層前饋BP網(wǎng)絡(luò)
   newfftd     創(chuàng)建一前饋輸入延遲BP網(wǎng)絡(luò)
   newrb     設(shè)計(jì)一徑向基網(wǎng)絡(luò)
   newrbe     設(shè)計(jì)一嚴(yán)格的徑向基網(wǎng)絡(luò)
   newgrnn     設(shè)計(jì)一廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
   newpnn     設(shè)計(jì)一概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
   newc      創(chuàng)建一競(jìng)爭(zhēng)層
   newsom     創(chuàng)建一自組織特征映射
   newhop     創(chuàng)建一Hopfield遞歸網(wǎng)絡(luò)
   newelm     創(chuàng)建一Elman遞歸網(wǎng)絡(luò)
2. 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用函數(shù)
   sim      仿真一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
   init      初始化一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
   adapt     神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)化
   train     訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3. 權(quán)函數(shù)
   dotprod     權(quán)函數(shù)的點(diǎn)積
   ddotprod     權(quán)函數(shù)點(diǎn)積的導(dǎo)數(shù)
   dist      Euclidean距離權(quán)函數(shù)
   normprod     規(guī)范點(diǎn)積權(quán)函數(shù)
   negdist     Negative距離權(quán)函數(shù)
   mandist     Manhattan距離權(quán)函數(shù)
   linkdist     Link距離權(quán)函數(shù)
4. 網(wǎng)絡(luò)輸入函數(shù)
   netsum     網(wǎng)絡(luò)輸入函數(shù)的求和
   dnetsum     網(wǎng)絡(luò)輸入函數(shù)求和的導(dǎo)數(shù)
5. 傳遞函數(shù)
   hardlim     硬限幅傳遞函數(shù)
   hardlims     對(duì)稱硬限幅傳遞函數(shù)
   purelin     線性傳遞函數(shù)
   tansig     正切S型傳遞函數(shù)
   logsig     對(duì)數(shù)S型傳遞函數(shù)
   dpurelin     線性傳遞函數(shù)的導(dǎo)數(shù)
   dtansig     正切S型傳遞函數(shù)的導(dǎo)數(shù)
   dlogsig     對(duì)數(shù)S型傳遞函數(shù)的導(dǎo)數(shù)
   compet     競(jìng)爭(zhēng)傳遞函數(shù)
   radbas     徑向基傳遞函數(shù)
   satlins     對(duì)稱飽和線性傳遞函數(shù)
6. 初始化函數(shù)
   initlay     層與層之間的網(wǎng)絡(luò)初始化函數(shù)
   initwb     閾值與權(quán)值的初始化函數(shù)
   initzero     零權(quán)/閾值的初始化函數(shù)
   initnw     Nguyen_Widrow層的初始化函數(shù)
   initcon     Conscience閾值的初始化函數(shù)
   midpoint     中點(diǎn)權(quán)值初始化函數(shù)
7. 性能分析函數(shù)
   mae      均值絕對(duì)誤差性能分析函數(shù)
   mse      均方差性能分析函數(shù)
   msereg     均方差w/reg性能分析函數(shù)
   dmse      均方差性能分析函數(shù)的導(dǎo)數(shù)
   dmsereg     均方差w/reg性能分析函數(shù)的導(dǎo)數(shù)
8. 學(xué)習(xí)函數(shù)
   learnp     感知器學(xué)習(xí)函數(shù)
   learnpn     標(biāo)準(zhǔn)感知器學(xué)習(xí)函數(shù)
   learnwh     Widrow_Hoff學(xué)習(xí)規(guī)則
   learngd     BP學(xué)習(xí)規(guī)則
   learngdm     帶動(dòng)量項(xiàng)的BP學(xué)習(xí)規(guī)則
   learnk     Kohonen權(quán)學(xué)習(xí)函數(shù)
   learncon     Conscience閾值學(xué)習(xí)函數(shù)
   learnsom     自組織映射權(quán)學(xué)習(xí)函數(shù)
9. 自適應(yīng)函數(shù)
   adaptwb     網(wǎng)絡(luò)權(quán)與閾值的自適應(yīng)函數(shù)
10. 訓(xùn)練函數(shù)
   trainwb     網(wǎng)絡(luò)權(quán)與閾值的訓(xùn)練函數(shù)
   traingd     梯度下降的BP算法訓(xùn)練函數(shù)
   traingdm     梯度下降w/動(dòng)量的BP算法訓(xùn)練函數(shù)
   traingda     梯度下降w/自適應(yīng)lr的BP算法訓(xùn)練函數(shù)
   traingdx     梯度下降w/動(dòng)量和自適應(yīng)lr的BP算法訓(xùn)練函數(shù)
   trainlm     Levenberg_Marquardt的BP算法訓(xùn)練函數(shù)
   trainwbl     每個(gè)訓(xùn)練周期用一個(gè)權(quán)值矢量或偏差矢量的訓(xùn)練函數(shù)
11. 分析函數(shù)
   maxlinlr     線性學(xué)習(xí)層的較大學(xué)習(xí)率
   errsurf     誤差曲面
12. 繪圖函數(shù)
   plotes     繪制誤差曲面
   plotep     繪制權(quán)和閾值在誤差曲面上的位置
   plotsom     繪制自組織映射圖
13. 符號(hào)變換函數(shù)
   ind2vec     轉(zhuǎn)換下標(biāo)成為矢量
   vec2ind     轉(zhuǎn)換矢量成為下標(biāo)矢量14. 拓?fù)浜瘮?shù)
   gridtop     網(wǎng)絡(luò)層拓?fù)浜瘮?shù)
   hextop     六角層拓?fù)浜瘮?shù)
   randtop     隨機(jī)層拓?fù)浜瘮?shù)

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