bp神经网络 激活单元相关问题sigmoid?matlab

%1.首先定义正弦函数,采样率为20H在,频率为1Hz
k=1;%设定正弦信号频率
p=[0:0.05:4];
t=cos(k*pi*p)+3*sin(pi*p);
plot(p,t,'-'),xlabel('时间');ylabel('输入信号');

% 2.生成BP网络。用newff函数生成前向型BP网络,设定隐层中神经元数目为10
%分别选择隐层的传递函数为 tansig,输出层的传递函数为 purelin,
%常见的激活函数:purelin:线性/1ogsig:对数S型/tansig:正切S型
%学习算法为trainlm。
net =newff (minmax (p) , [10,10,1],{'sigmoid','sigmoid', 'purelin'},'trainlm');

%3.对生成的神经网络进行仿真并作图显示。
y1=sim(net,p);
plot(p,t,'-',p,y1,'*')

%4.训练。对网络进行训练,设定训练误差目标为 1e-5,最大选代次数为1000,
%学习速率为0.05。
net.trainParam.lr=0.05;%表示学习速率为0.05
net.trainParam.epochs=1000;%表示最大迭代次数是1000次(防止一直运行)
net.trainParam.goal=1e-5;%表示误差目标是1e-5
[net,tr]=train(net, p, t);

%5.再次对生成的网络进行仿真并做图显示。
y2=sim(net,p);
plot(p,t,'-',p,y2,'*')

程序如上,请问怎么修改能使隐藏层的激活函数换成sigmoid函数?

第1个回答  2021-11-08
“net=need”这条指令看起来是个两层隐藏层的网络
试试改为net=newff(minmax(p),[10,10,1],{‘logsig’,’logsig’,’purelin’},’trainlm’);
注意其中的半角符号,手机打字,见谅。
推荐trainbr这个方法,模型的泛化能力较好。本回答被提问者采纳
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