大师作文网matlab可以通过train函数得到训练后的神经网络,但是怎么获得具体的系数呢,比如说激活函数的系数
来源：学生作业帮 编辑：大师作文网作业帮 分类：综合作业 时间：2024/11/11 15:52:41
matlab可以通过train函数得到训练后的神经网络,但是怎么获得具体的系数呢,比如说激活函数的系数
net.iw{1,1}=W0;输入层和隐层间的权值,net.b{1}=B0输入层和隐层间的阈值
net.lw{2,1}=W1;隐层到输出层间的权值,net.b{2}=B1;隐层到输出层间的阈值
上面是对三层神经网络而言.
net.IW 属性定义了从网络输入向量到网络层的权值向量（即输入层的权值向量）结构.其值为Nl*Ni的细胞矩阵,Nl为网络层数（net.numLayers),Ni为输入向量数（net.numInputs）.通过访问net.IW{i,j},可以获得第i 个网络层来自第j 个输入向量的权值向量值. 所以一般情况下net,iw{1,1}就是输入层和隐含层之间的权值.
net.LW定义了从一个网络层到另一个网络层的权值向量结构.其值为Nl*Nl的细胞矩阵,Nl为网络层数（net.numLayers).通过访问net.LW{i,j},可以获得第i 个网络层来自第j 个网络层的权值向量值. 因此,如果网络是单隐含层,net.lw{2,1}就是输出层和隐含层之间的权值.
net.lw{2,1}=W1;隐层到输出层间的权值,net.b{2}=B1;隐层到输出层间的阈值
上面是对三层神经网络而言.
net.IW 属性定义了从网络输入向量到网络层的权值向量（即输入层的权值向量）结构.其值为Nl*Ni的细胞矩阵,Nl为网络层数（net.numLayers),Ni为输入向量数（net.numInputs）.通过访问net.IW{i,j},可以获得第i 个网络层来自第j 个输入向量的权值向量值. 所以一般情况下net,iw{1,1}就是输入层和隐含层之间的权值.
net.LW定义了从一个网络层到另一个网络层的权值向量结构.其值为Nl*Nl的细胞矩阵,Nl为网络层数（net.numLayers).通过访问net.LW{i,j},可以获得第i 个网络层来自第j 个网络层的权值向量值. 因此,如果网络是单隐含层,net.lw{2,1}就是输出层和隐含层之间的权值.
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