Matlab如何在神经网络训练中使用自定义传递函数答案

【问题标题】：Matlab How to use a custom transfer function in neural net trainingMatlab如何在神经网络训练中使用自定义传递函数
【发布时间】：2013-08-29 15:14:17
【问题描述】：

我正在使用 Matlab2008。有文件 template_transfer.m 并将其重命名为：fungsiku.m。我在这个文件中写下我的函数并将它放在我的工作目录中。我修改了 purelin 传递函数。我训练了我的神经网络并得到了输出。但是我收到了一些这样的消息

线程“AWT-EventQue....”中的异常在 javax。摇摆.. 在 java.awt...

我的传递函数有什么问题？这是我的传递函数'fungsiku'

function out1 = fungsiku(in1,in2,in3,in4)
fn = mfilename;
boiler_transfer

 function n = name
    n = 'fungsiku';

 function r = output_range(fp)
    r = [-6 +5];

 function r = active_input_range(fp)
    r = [-10 +10];

 function fp = param_defaults
   fp = struct;

 function names = param_names
   names = {};

 function err = param_check(fp)  
    err = '';

 function a = apply_transfer(n,fp)
    a = 1.32*n + 0.73;

 function da_dn = derivative(n,a,fp)
     da_dn = 1.32*ones(size(n));

【问题讨论】：

标签： matlab neural-network

【解决方案1】：

不确定在 Matlab 2008 中的工作方式是否相同，但在较新的版本中，您可以尝试直接在神经网络对象属性中设置层的传递函数： net = <network creation code>; net.layers{1}.transferFcn = 'fungsiku'; 这应该为第一层设置fungsiku 传递函数。

【讨论】：