线性神经网络

1.超定系统之误差曲面

%超定系统
 p = [1.0, 1.5, 3.0, -1.2];
 t = [0.5, 1.1, 3.0, -1.0];
 w_range = -2.0:0.4:2;
 b_range = -2.0:0.4:2;
 ES = errsurf(p, t, w_range, b_range, 'purelin')  %误差曲面
 plotes(w_range, b_range, ES);

2， 超定系统

 maxlr = maxlinlr(p, 'bias');   % returns the maximum learning rate for  a linear layer with a bias.
 net = newlin([-2, 2], 1, [0], maxlr);   %thitd param: Input delay vector
 net.trainParam.epochs = 15;
 net.trainParam.show = NaN;
 h = plotep(net.iw{1}, net.b{1}, mse(t-sim(net, p)));
 [net, tr] = train(net, p, t);
 r = tr;
 epoch = 1;
 while epoch < 15
     epoch = epoch+1;
     [net, tr] = train(net, p, t);
     tr.epoch
     if length(tr.epoch) > 1
         h = plotep(net.iw{1}, net.b{1}, tr.perf(2), h);
         r.epoch = [r.epoch epoch];
         r.perf = [r.perf tr.perf(2)];
         r.vperf = [r.vperf NaN];
         r.tperf = [r.tperf NaN];
     else
         break
     end
 end
 tr = r;

3.  训练样本

mse 表示 mean square error
中文名： 均方差