Matlab 函数 adapt() 似乎不起作用

Question

我在 Matlab 中实现了以下代码。我想使用批处理算法来训练感知器来分离这个线性可分离点。因此，为了做到这一点，我使用了 adapt() 函数，但它似乎不起作用。我的意思是我的感知器无法按应有的方式对点进行分类。它有一些在任何方面都没有用的权重。另一方面，当我使用 train() 函数时，一切都按照 plan.The 进行，感知器能够准确地对点进行分类。谁能向我解释我的代码有什么问题？提前致谢！

function problema2_1()

p = -1 + ( 1 + 1) .* rand(3,5);
for i = 1 : length(p)
    if 2 * p(1,i) - p(2,i) + p(3,i) < 0
        t(i) = -1;
    else
        t(i) = 1;
    end
end

net = newp([-1 1; -1 1; -1 1],1,'hardlims');
net.adaptParam.passes = 1000000;
net = adapt(net,p,t);


plotpv(p,hardlim(t));
hold on
plotpc(net.IW{1,1,1},net.b{1});
t - sim(net,p)
end

Answer 1

adapt 仅运行一次通过您的训练数据，因此对网络权重的更新非常小。同时 train 对训练数据进行多次迭代，直到满足停止条件。

Matlab documentation for adapt 中的示例应该提供一些说明。我怀疑你的线路 net.adaptParam.passes = 1000000 没有按照你的想法行事。

作为即时修复，只需尝试循环遍历您的 net = adapt(net,p,t) 几次，以验证生成的网络似乎正在收敛到使用 train().

时获得的网络

Matlab 函数 adapt() 似乎不起作用

Matlab function adapt() doesn't seem to work

matlab

machine-learning

perceptron

neural-network