Искусственные нейронные сети. Сивохин А.В - 58 стр.

                    P1 = [P{:}],           T1 = [T{:}].
    4. Выполнить команды net и gensim(net), проанализировать поля
вычислительной модели и структурную схему сети и записать в тет-
радь значения полей, определяющих процесс настройки параметров
сети (весов и смещений):
    net.initFcn – функция для задания начальных матриц весов и век-
торов смещений;
    net.initParam – набор параметров для функции initFcn, ко-
торые можно определить с помощью команды help(net.initFcn), где
initFcn – заданная функция инициализации: initcon, initlay, initnw,
initnwb, initzero;
    net.adaptFcn – функция адаптации нейронной сети, используемая
при вызове метода adapt класса network: adaptwb или trains;
    net.adaptParam – параметры функции адаптации, определяемые с
помощью команды help(net.adaptFcn);
    net.trainFcn – функция обучения нейронной сети, используемая
при вызове метода train класса network: trainb, trainbfg, traingbr,
trainc, traincgb, traincgt, traincgp, trainngd, traingda, traingdm,
traingdx, trainlm, trainoss, trainr, trainrp, trainscg;
    net.trainParam – параметры функции обучения, определяемые с
помощью команды help(net.trainFcn);
    net.performFcn – функция оценки качества обучения, используе-
мая при вызове метода train: mae, mse, msereg, sse;
    net.performParam – параметры функции оценки качества обуче-
ния, определяемые с помощью команды help(net.performFcn);
    net.layers{1}.initFcn – функция инициализации параметров слоя:
initnw, initwb;
    net.layers{1}.transferFcn – функция активации, которая для
линейного слоя должна быть purelin;
    net.layers{1}.netInputFcn – функция накопления для слоя:
netprod, netsum;
    net.biases{1}.initFcn – функция инициализации вектора смеще-
ний: initcon, initzero, rands;



                                58