基本介紹
- 中文名：init(net)
- 類型：函式
- 適用：matlab
- 語法：net = init(net)
- 用於：初始化神經網路
- 分類：程式函式
功能,語法,性質,示例,說明,
功能
在matlab中init 用於初始化神經網路
語法
net = init(net)
性質
init(net)根據最新的網路初始化函式返回神經網路的權值和誤差，其結果由net.initFcn，和參數值，net.initparam影響。
示例
在這裡，我們創建一個雙輸入（範圍在0到1，和-2到2）單神經元感知器。而一旦建立了模型我們就可以得到其權值和閾值。
net = newp([0 1;-2 2],1);
net.iw{1,1}
net.b{1}
對感知器進行訓練，改變其權值和閾值。
P = [0 1 0 1; 0 0 1 1];
T = [0 0 0 1];
net = train(net,P,T);
net.iw{1,1}
net.b{1}
重新將權值和閾值初始化。
net = init(net);
net.iw{1,1}
net.b{1}
上面最後的命令已經將權值和閾值重新歸零，這就是 init函式在感知器中的套用。
說明
init函式根據參數值net.initParam調用net.initFcn對權值和閾值進行初始化。通常情況下，net.initfcn設定為'initlay'，根據其net.layers{i}.initFcn.初始化每一層的權值和閾值。反向傳播網路（BP網路），將net.layers{i}.initFcn 設定為“initnw'，使用Nguyen-Widrow 方法初始化第i層的權值和閾值。其他類型的網路，將net.layers{i}.initFcn 設定為 'initwb',用其自帶的初始化函式初始化權值和閾值。最常見的權值的初始化結果是隨機數，隨機產生於-1到1之間。
