神经网络层设计

Posted 2023-03-12

【中文标题】神经网络层设计

【英文标题】：Neural Network layer design

【发布时间】：2012-09-22 11:56:01

【问题描述】：

我对神经网络有点陌生。这是我在 Matlab 中尝试过的一段代码

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

现在，当我在 matlab 的命令窗口中输入 net.B1 和 net.LW1 时，我得到了偏置权重和层权重，但我也发现这些权重值会根据输入值不断变化.

所以我可以为特定函数（以及任何输入值）设置一个不会改变的预定义权重值，这样我就可以使用这些权重值为特定函数设计一个神经网络。就像这里一样，我有 T，它通过一个特定的方程与 P 相关。

【参考方案1】：

如果您的某个输入与输出变量具有已知关系，请将其从网络中取出，而不是创建复杂的解决方法，例如修复网络权重。 （由于网络内部的可变交互和非线性变换，它会变得复杂。）

例如

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

然后在这个关系上使用神经网络：

Y - 3.6*X2 = a*X1
^^^^^^^^^^   ^^^^
[target]     [input]

【讨论】：

感谢您的回复，但我怀疑您是否有我的问题。在我上面编写的代码中，对于 P 的特定值，我得到 T，它与上面给出的 P 有关系。现在，当我尝试读取权重时，不同的 P 不同，这是显而易见的。现在有没有机会我可以获得恒定的权重值，例如对于特定函数，即对于加法或减法函数，我可以在网络中拥有一组特定的权重，当我向该网络提供 2 个输入时，我如果是加法或减法函数，则获取这两个输入的和或差。