作业1
训练神经网络
1)训练集:
X = 2*pi*rand(1,300);
Y = sin(X) + 0.04*randn(1,length(X))
plot(X,Y,’+’)
测试集:
X2 = 2*pi*rand(1,300);
Y2 = sin(X2) + 0.04*randn(1,length(X2))
plot(X2,Y2,’o’)
2) 网络结构:输入:1; 隐含:7 tanh元; 输出 1 线性元
训练算法: BP算法, Levenberg-Marquardt算法
3) 要求:
a) 比较一般BP算法(trainbp),自适应变步长BP算
法(trainbpa), Levenberg-
Marquardt(trainlm)算法的收敛时间和精度,
给出每一次迭代后的性能指标;
b) 测试以上模型的精度。
c) 比较20个隐含元的神经网络建模精度,初始权值的
影响,得出你的结论。