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nns_init

initialisation d'un réseau de neurones à 1 couche cachée, avec biais

Sequence d'appel

[wh,wo]=nns_init(x,y,(options))

Paramètres

x:

données d'étalonnage

x est une matrice de dimensions (n x q) ou une structure Div

y:

valeurs de référence, à prédire

y est une matrice de dimensions (n x no) ou une structure Div

(nh):

nombre de neurones cachés (par défaut: 5)

(method):

méthode d'initialisation

method='l': modèle linéaire pour le premier neurone, valeur aléatoire faible pour les suivants

method='n': Nguyen-Widrow (par défaut)

method='r': valeurs aléatoires de faible variance

wh:

coefficients des neurones cachés + biais

wh est une matrice de dimensions ((q+1) x nh) ou une structure Div

nh est le nombre de neurones cachés

wo:

coefficients des neurones de sortie + biais

wo est une matrice de dimensions ((nh+1) x no) ou une structure Div

no est le nombre de neurones de sortie

Exemples

[wh,wo]=nns_init(x,y,4)

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