怎么用matlab神经网络拟合一个6输入单输出的函数?答:y=@(x1,x2,x3,x4,x5,x6) pi/4*(x6*(x1+2*x3)^2+x2^2*x4-(x4+x6)*20^2)+pi/180*(180/x5-2)*x1*x3*x4*x5; %定义匿名函数 y(1,5,6,2,3,8) %输入参数调用 ans = -2.0040e+003
为什么神经网络能以任意精度拟合任意复杂度的函数?答:小黄人发现,如果从坐标点(-2,-4)开始上述方式的尝试,最终会找到使得损失函数最小的(4,-4)点。如果深入研究,将涉及到最优搜索问题,超出本片文章的范围。 我们当前只需知道,能够通过最优方法(如,最小二乘法),找到使得损失函数最小的模型参数w,b。 上面这个故事就是线性回归?? 我们需要给出一个稍微严谨点的...
训练BP神经网络对函数进行拟合答:clc,clear;P=-pi/2+0.1:pi/10:pi/2-0.1;T=tan(P);plot(P,T,'-*');[Pn,pps]=mapminmax(P,0,1); %p归一化[Tn,tps]=mapminmax(T,0,1); %t归一化net=newff(minmax(Pn),[5 1],{'tansig','purelin'},'trainlm');net.trainParam.show=10;net.trainParam.lr=0.05;net...