Frage zu neural network matlab code

Question

Hallo ich habe diesen Code irgendwo mit wenig Infos gefunden. Es wird angenommen, dass es sich um einen Backpropagation neuronalen Netzwerkcode handelt. aber es scheint etwas von Gewicht und Voreingenommenheit zu fehlen. ist der Code korrekt? ist es Test-While-Train Backpropagation neuronales Netzwerk? danke

% --- Executes on button press in pushbutton6. 

    %~~~~~~~~~~~[L1 L2 1];first hidden layer,second & output layer~~~~~ 
    layer = [11 15 1]; 
    myepochs = 30; 
    attemption = 1; %i; 
    mytfn = {'tansig' 'tansig' 'purelin'}; 

    %~~~~~~load data~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 
    m = xlsread('D:\MATLAB\datatrain.csv'); 

    %~~~~~~convert the data in Matrix form~~~~ 
    [row,col] = size(m);   

    P = m(1:row,1:10)'; 


    T1 = m(1:row, col)'; % target data for training...last column 


    net = newff([minmax(P)],layer,mytfn,'trainlm'); %nnet 
    net.trainParam.epochs = myepochs; % how many time newff will repeat the training 
    net.trainParam.showWindow = true; 
    net.trainParam.showCommandLine = true; 
    net = train(net,P,T1); % start training newff with input P and target T1 

    Y = sim(net,P); % training 

    save 'net7' net; 


    % --- Executes on button press in pushbutton4. 

    %~~~~~~load data~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 
    mt = xlsread('D:\MATLAB\datatest.csv'); 

    %~~~~~~convert the data in Matrix form~~~~ 
    [row1,col1] = size(mt);  
    Pt= mt(1:row1,1:10)'; 
    Tt = mt(1:row1, col1)'; 

    load 'net7' -mat; 
    Yt= sim(net,Pt); 

    %~~~~~~~final result of the neural network~~~~~~~~ 
    [r,c]=size(Yt); 
    result=Yt(c); 


    if result>0.7 
     error=1-result; 
     set(handles.edit39,'String','yes') 
     set(handles.edit40,'String',num2str(error)) 
     set(handles.edit41,'String','Completed') 
     data1=[num2str(result) ]; 
     fid = fopen('D:\MATLAB\record.csv','a+'); 
     fprintf(fid,[data1,'\n']); 
     fclose(fid); 


    else 
     set(handles.edit39,'String','no') 
     set(handles.edit40,'String',num2str(result)) 
     set(handles.edit41,'String','Completed') 
     data1=[num2str(result) ];   
     fid = fopen('D:\MATLAB\record.csv','a+'); 
     fprintf(fid,[data1,'\n']); 
     fclose(fid); 
    end  

Answer 1

Der Code ist korrekt. Neuronale Netzwerkgewichte und -abweichungen werden in der Struktur net gespeichert. Sie können auf sie über die Strukturen net.IW und zugreifen. Biases werden innerhalb net.b gespeichert. Dieser Code trainiert ein Netzwerk mit den Eingängen P und den Zielen T1, die sie in Trainings-, Test- und Validierungsuntergruppen aufteilen, die während des Trainings verwendet werden. Weitere Informationen zum Trainingsablauf finden Sie in der Dokumentation.