神经网络的输出是输入的条件后验概率。“logsig”功能给0 < P (i =类| x) < 1。因此得到二进制输出需要规范化培训后统一和概率相加。
前馈神经网络的输出问题。
5视图(30天)
显示旧的评论
大家好！
我工作的前馈神经网络模型的matlab的神经网络工具箱。我需要改变输出层的激活函数由purelin logsig函数里边的功能。
我写以下代码:
网= feedforwardnet (nbHidden);
NET.layers {2}。transferFcn =“logsig”;变化百分比输出层的激活函数的“logsig”功能。
(净,TR) =火车(网,Xtrain, Ytrain);% Ytrain等于0或1
然后应用测试有四个输入和预期的输出(1 0 0 1)。但我得到:[1 0.5 0.5 1]。在更复杂的测试中,我也有同样的问题,输出最小值是0.5,而不是0。我想念什么激活函数的修改?
备注:
NET.outputs {2} .range
给
[0 1]
