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私はニューラルネットワークに少し慣れていません。これは私がMatlabで試したコードの1つです

P= 0 + (rand(1) * 10);
T = (P-1)/(P+1);
net = newelm(P,T,5);
net = train(net,P,T);
Y = sim(net,P);

ここで、matlabのコマンドウィンドウでnet.B{1}とnet.LW{1}と入力すると、バイアスの重みとレイヤーの重みが取得されますが、これらの重みの値は入力値に応じて変化し続けることがわかります。

したがって、特定の関数（および入力の任意の値）に対して、変更されない事前定義された重み値を設定して、これらの重み値を使用して特定の関数のニューラルネットワークを設計できるようにすることはできますか？ここのように、私は特定の方程式によってPに関連するTを持っています。

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入力の 1 つが出力変数と既知の関係にある場合は、ネットワークの重みを修正するなどの複雑な回避策を作成する代わりに、それをネットワークから除外します。(ネットワーク内の変数の相互作用と非線形変換のため、複雑になります。)

例えば

Y = a*X1 + 3.6*X2  # relationship between Y and X2 is known

次に、この関係でニューラル ネットワークを使用します。

Y - 3.6*X2 = a*X1
^^^^^^^^^^   ^^^^
[target]     [input]
于 2012-10-03T12:47:35.120 に答える