Обучение нейронной сети

@Lemma · Регистрация: 08.02.2018

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Есть код для обучения нейронной сети

Код

Matlab M
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
clear 
% точность 
b=10000; 
while b > 4 
% число слоев 
m=4 
% число входов 
n=4 
% число нейронов на слое m-1 
k=3 
% число нейронов на слое m-2 
v=1 
net=network; 
net.numInputs=n; 
net.numLayers=m; 
%матрица связности смещений [m x 1] 
C(1:m,1)=0 
C(1:m-1,1)=1 
net.biasConnect=C; 
%матрица связности входов [m x n] 
D(1:m,1:n)=0 
D(1:1,1:n)=1 
net.inputConnect=D; 
% матрица связности слоев [m x m] 
G(1:m,1)=1 
X = diag(G,-1) 
X( :, m+1)=[] 
X(m+1, :)=[] 
net.layerConnect=X; 
%матрица связности для выходов [1 x m] 
F(1,1:m)=1 
F(1,1:m-1)=0 
net.outputConnect=F; 
%матрица связности для целей [1 x m] 
net.targetConnect=F; 
%функция инициализации слоя 
net.layers{1}.initFcn='initnw'; 
net.layers{2}.initFcn='initnw'; 
net.layers{3}.initFcn='initnw'; 
net.layers{4}.initFcn='initnw'; 
%функция активации слоя 
net.layers{1}.transferFcn='logsig'; 
net.layers{2}.transferFcn='logsig'; 
net.layers{3}.transferFcn='logsig'; 
net.layers{4}.transferFcn='purelin'; 
%размер слоя 
net.layers{4}.size=1; 
net.layers{3}.size=v; 
net.layers{2}.size=k; 
net.layers{1}.size=4; 
%определяем будет ли матрица весов к i-му слою 
%от j-го слоя изменена в процессе обучения и адаптации. 
%устанавливается в 1 или 0, разрешая или запрещая модификацию весов в 
%процессе обучения 
net.layerWeights{1,2}.learn=1; 
net.layerWeights{2,3}.learn=1; 
net.layerWeights{3,4}.learn=1; 
net.initFcn='initlay'; 
%критерий средней ошибки 
net.performFcn='mse'; 
%функция обучения 
net.trainFcn='trainlm'; 
%заданое количество циклов обучения 
net.trainParam.epochs=1000; 
%целевая ошибка обучения 
net.trainParam.goal=0.0001; 
% матрицы весов связей между слоями 
A(1:k,1:n)=0.5 
net.LW{2,1}=A; 
B(1:v,1:k)=0.5 
net.LW{3,2}=B; 
V(1:1,1:v)=0.5 
net.LW{4,3}=V; 
%описатель матрицы весов для входа 1 на слое 1 
L(1:m,1)=0 
%L(1,1:m-1)=0 
net.IW{1,1}=L; 
%описатель матрицы весов для входа 2 на слое 1 
M(1:m,1)=0.5 
net.IW{1,2}=M; 
%описатель матрицы весов для входа 3 на слое 1 
U(1:m,1)=0.5 
net.IW{1,3}=U; 
%описатель матрицы весов для входа 4 на слое 1 
Q(1:m,1)=0.5 
net.IW{1,4}=Q; 
%инициализация НС 
net=init(net); 
%исходные данные 
%матрица входных данных (ввод из пакета Excel) 
p=[0.795 0.21 0.0017 0.22; ... 
0.827 0.16 0.0021 0.22; ... 
0.816 0.09 0.0039 0.22; ... 
0.849 0.06 0.0061 0.22; ... 
0.851 0.04 0.0101 0.22; ... 
0.750 0.14 0.0024 0.22; ... 
0.743 0.16 0.0099 0.22]; 
p=p'; 
%матрица выходных данных (ввод из пакета Excel) 
t=[6.27 5.66 3.87 5.42 7.84 2.44 3.87]; 
%обучение НС 
[net, tr]=train(net, p, t); 
y=sim(net,p); 
y 
%матрица для проверки результатов 
p1=[k]; 
p1=p1' 
y1=sim(net,p1); 
b=y1 
end 
b

При запуске этого кода он пишет ошибку,не могу понять как ее исправить,помогите пожалуйста !
Вот что выдает при загрузке:

Результат

Matlab M
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
m =
 
     4
 
n =
     4
 
k =
    3
v =
     1
C =
 
     0
     0
     0
     0
 
C =
     1
     1
     1
     0
D =
 
     0     0     0     0
     0     0     0     0
     0     0     0     0
     0     0     0     0
 
 
D =
  1     1     1     1
     0     0     0     0
     0     0     0     0
     0     0     0     0
 
G =
 
     1
     1
     1
     1
 
 
X =
 
     0     0     0     0     0
     1     0     0     0     0
     0     1     0     0     0
     0     0     1     0     0
     0     0     0     1     0
 
 
X =
 
     0     0     0     0
     1     0     0     0
     0     1     0     0
     0     0     1     0
     0     0     0     1
 
 
X =
 
     0     0     0     0
     1     0     0     0
     0     1     0     0
     0     0     1     0
 
 
F =
 
     1     1     1     1
 
 
F =
 
     0     0     0     1
 
Warning: SUBSASGN used in an obsolete way. 
> In nnerr.obs_use (line 17)
  In network/subsasgn>network_subsasgn (line 67)
  In network/subsasgn (line 11)
  In Untitled2 (line 35) 
          "targetConnect" is obsolete. Use "outputConnect" instead.
 
A =
 
    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000
    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000
    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000
 
 
B =
 
    0.5000    0.5000    0.5000
 
V =
 
    0.5000
 
L =
 
     0
     0
     0
     0
 
Error using network/subsasgn>network_subsasgn (line 551)
net.IW{1,1} must be a 4-by-0 matrix.
 
Error in network/subsasgn (line 11)
net = network_subsasgn(net,subscripts,v,netname);
 
Error in Untitled2 (line 77)
net.IW{1,1}=L;

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Жизнь в неопределённости kumehtar 23.03.2026 Жизнь — это постоянное существование в неопределённости. Например, даже если у тебя есть список дел, невозможно дойти до точки, где всё окончательно завершено и больше ничего не осталось. В принципе,. . .	Модель здравоСохранения: работники работают быстрее после её введения. anaschu 23.03.2026 geJalZw1fLo Корпорация до введения программа здравоохранения имела много невыполненных работниками заданий, после введения программы количество заданий выросло. Но на выплатах по больничным это. . .	1С: Контроль уникальности заводского номера Maks 23.03.2026 Алгоритм контроля уникальности заводского (или серийного) номера на примере документа выдачи шин для спецтехники с табличной частью. Данные берутся из регистра сведений, по которому настроено. . .	Хочу заставить корпорации вкладываться в здоровье сотрудников: делаю мат модель здравосохранения anaschu 22.03.2026 e7EYtONaj8Y Z4Tv2zpXVVo https:/ / github. com/ shumilovas/ med2. git
1С: Программный отбор элементов справочника по группе Maks 22.03.2026 Установка программного отбора элементов справочника "Номенклатура" из модуля формы документа. В качестве фильтра для отбора справочника служит группа номенклатуры. Отбор по наименованию группы. . .	Как я обхитрил таблицу Word Alexander-7 21.03.2026 Когда мигает курсор у внешнего края таблицы, и нам надо перейти на новую строку, а при нажатии Enter создается новый ряд таблицы с ячейками, то мы вместо нервных нажатий Энтеров мы пишем любые буквы. . .	Krabik - рыболовный бот для WoW 3.3.5a AmbA 21.03.2026 без регистрации и смс. Это не торговля, приложение не содержит рекламы. Выполняет свою непосредственную задачу - автоматизацию рыбалки в WoW - и ничего более. Однако если админы будут против -. . .	1С: Программный отбор элементов справочника по значению перечисления Maks 21.03.2026 Установка программного отбора элементов справочника "Сотрудники" из модуля формы документа. В качестве фильтра для отбора служит значение перечислений. / / Событие "НачалоВыбора" реквизита на форме. . .