怎么对神经网络重新训练,神经网络重建

网上哪里有讲解用MATLAB编BP神经网络的视频啊 20

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

matlab神经网络问题。 10

好文案。

参考一下吧P=[012345678910];T=[01234321234];net=newff([010],[51],{'tansig''purelin'});=50;%每次循环50次net.trainParam.epochs=500;%最大循环500次=0.01;%期望目标误差最小值net=train(net,P,T);%对网络进行反复训练Y=sim(net,P)Figure%打开另外一个图形窗口plot(P,T,P,Y,'o')。

苹果8p主屏幕按钮没有震动反馈

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系统出现问题，重启或者重置可以解决，设置出现问题，进入设置重新设置即可，硬件出现问题，携带手机和购买凭证前往售后点维修，设置-通用-辅助功能-触摸调节能减轻制频率苹认震3Dtouch或缺交互体验没震清晰受虚拟按钮按数。

判断是不是home键坏了很简单，点亮屏幕之后看是否可以指纹解锁，指纹解锁随便进入app再按home键退出是否响应，iphone7的home键没有震动反馈是因为抄设置错误，在【设置】-【主屏幕按钮】中可调整震动反馈强度大小。

点击设置-通用-辅助功能，触摸调节只能减轻制动的频率，苹果认为震动是3Dtouch不可或缺的交互体验，如果没有震动，不会清晰地感受到虚拟按钮按下去的次数。

可能是机器自身出现的卡顿问题，碰到这种情况可是试着重启手机，看重启后是否正常，如果正常，就没问题，如果还是没有版反馈，就有可能机器坏了。

扩展资料:iPhone8与iPhone7的正脸，主屏幕按钮一致，太空级别铝质设计，前后均为玻璃镜面，抗水、防尘，还支持无线充电。背面玻璃机身，可选颜色：金色、银色以及深空灰。

iPhone8搭载两个性能芯片，两个性能核心，四个高性能核心。采用A11处理器，支持无线充电。配置了新一代A11Bionic处理器，运行速度比上一代A10处理器快30%，还集成了神经网络引擎。

支持TouchID，还有一个特点是其图形传感器加入了对AR技术的支持。多频降噪。视频编码器，对4K进行实时优化。视网膜高清显示屏。

4.7英寸(对角线)LCD宽屏多点触控显示屏，采用IPS技术。1334x750像素分辨率，326ppi。1400:1对比度(典型)。参考资料：百度百科-苹果8。

苹果13promax尺寸多大

苹果13promax机身尺寸是160.8*78.1*7.65mm，是6.7英寸OLED全面屏，支持120Hz刷新率。

苹果13promax简介：2021年9月24日，iPhone13系列正式发售，不少网友在收到手机后就迫不及待地分享了开箱视频。然而就在发售日当天，部分消费者反映收到的手机存在Bug。

对此，苹果官方声明称，目前已确认的是备份恢复出现Bug。部分iPhone13从备份中恢复到iPhone/iPad后，可能会导致小组件重置到默认状态。

AppleMusic也有可能受到影响，比如无法访问目录、设置，或者使用同步库。而可能出现该问题的设备，包括了iPhone13系列的iPhone13ProMax。

iPhone13ProMax采用全新的SuperRetinaXDA显示屏，峰值亮度1000nits，支持ProMotion和10-120Hz的刷新率，iOS15也带来了对可变刷新率的完善支持，拥有石墨色，金色，银色，远峰蓝色4款配色，搭载了A15仿生芯片，搭载了6核心，其中包括2个高性能核心以及4个高效能核心，同时搭载了4核的图形芯片以及16核神经网络引擎，在性能又再一次得到了明显提升，芯片运算性能相比A14提升了50%，图像渲染能力提升了30%。

苹果13promax参数信息简介：外观设计方面，iPhone13Pro/ProMax有石墨、金色、银色和山脉蓝四种配色，“刘海屏”面积缩小20％，拥有更大的可视区域；屏幕方面，iPhone13Pro/ProMax采用全新的SuperRetinaXDR显示屏，支持从10Hz到120Hz的自适应刷新率，提供6.1英寸和6.7英寸两种尺寸，最大户外亮度提升25%，达到1000尼特；iPhone13Pro/ProMax同样搭载了A15仿生处理器，但升级了全新的5核GPU，苹果称这是所有智能手机中速度最快的GPU。

搭配6核CPU，包含2个性能核心和4个能效核心，比竞争产品快50%；iPhone13Pro系列配备三个后置摄像头，全新的超广角摄像头支持配备更大的F/1.8光圈，全新的77毫米长焦摄像头支持3倍光学变焦，新的广角摄像头采用更大的1.9微米的传感器，拥有更大的f/1.5光圈。

苹果13promax性能特点：iPhone13ProMax搭载A15Bionic芯片，拥有两个新的性能核心和4个新的能效核心，拥有全新5核GPU，和定制的显示引擎；iPhone13ProMax支持ProMotion技术，支持10-120HZ刷新率智能切换；iPhone13ProMax搭载了三摄像头，其中超广角摄像头支持f1.8大光圈，广角镜头支持f1.5光圈，77mm长焦镜头支持3倍光学变焦，支持风格摄影。

苹果13promax续航时间：iPhone13ProMax的续航时间大约比12ProMax长2.5小时，依然是20W快充，充电需要多5分钟才能充到50%。

苹果13promax售价：ProMax8999元起，比iPhone13Pro新增1TB型号。

谁知道那里有在MATLAB里面用神经网络遗传算法来求解未知函数极值的视频呢 30

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用遗传算法优化神经网络的权重或者结构，可以到MATLAB中文论证里找找，里面有这两种方法的分讲的视频，没有结合的视频，给你下面的程序你看看，修改一下啊，或许能解决你的问题~由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。

以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。

程序一：GA训练BP权值的主函数functionnet=GABPNET(XX,YY)%使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化，再用BP算法训练网络%数据归一化预处理nntwarnoffXX=[1:19;2:20;3:21;4:22]';YY=[1:4];XX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);YY%创建网络net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');%下面使用遗传算法对网络进行优化P=XX;T=YY;R=size(P,1);S2=size(T,1);S1=25;%隐含层节点数S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度aa=ones(S,1)*[-1,1];popu=50;%种群规模savedata2XXYY%是将xx,yy二个变数的数值存入data2这个MAT-file，initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化种群gen=100;%遗传代数%下面调用gaot工具箱，其中目标函数定义为gabpEval[x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-611],'maxGenTerm',gen,...'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2gen3]);%绘收敛曲线图figure(1)plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-');holdonplot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-');xlabel('Generation');ylabel('Sum-SquaredError');figure(2)plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-');holdonplot(trace(:,1),trace(:,2),'b-');xlabel('Generation');ylabel('Fittness');%下面将初步得到的权值矩阵赋给尚未开始训练的BP网络[W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=gadecod(x);{2,1}=W1;{3,2}=W2;net.b{2,1}=B1;net.b{3,1}=B2;XX=P;YY=T;%设置训练参数=1;=1;net.trainParam.epochs=50;=0.001;%训练网络net=train(net,XX,YY);a=sim(net,XX);程序二：适应值函数function[sol,val]=gabpEval(sol,options)%val-thefittnessofthisindividual%sol-theindividual,returnedtoallowforLamarckianevolution%options-[current_generation]loaddata2nntwarnoffXX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);P=XX;T=YY;R=size(P,1);S2=size(T,1);S1=25;%隐含层节点数S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度fori=1:S,x(i)=sol(i);end;[W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=gadecod(x);程序三：编解码函数function[W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=gadecod(x)loaddata2nntwarnoffXX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);P=XX;T=YY;R=size(P,1);S2=size(T,1);S1=25;%隐含层节点数S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度%前R*S1个编码为W1fori=1:S1,fork=1:R,W1(i,k)=x(R*(i-1)+k);endend%接着的S1*S2个编码（即第R*S1个后的编码）为W2fori=1:S2,fork=1:S1,W2(i,k)=x(S1*(i-1)+k+R*S1);endend%接着的S1个编码（即第R*S1+S1*S2个后的编码）为B1fori=1:S1,B1(i,1)=x((R*S1+S1*S2)+i);end%接着的S2个编码（即第R*S1+S1*S2+S1个后的编码）为B2fori=1:S2,B2(i,1)=x((R*S1+S1*S2+S1)+i);end%计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*P,B1);A2=purelin(W2*A1,B2);%计算误差平方和SE=sumsqr(T-A2);val=1/SE;%遗传算法的适应值想运行程序，直接在代码窗口输入GABPNET即可。

对了，运行程序时需要调用gaot工具箱，没有装一个就行了。

Hopfield神经网络

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Hopfield神经网络(HopfieldNeuralNetwork，简称HNN)，是美国加州理工学院物理学家Hopfield教授1982年提出的一种反馈型神经网络，信号不但能向前，还能向后传递(输出信号又反馈回来变成输入信号。

而前面所介绍的BP网络是一种前馈网络，信号只能向前传递)。他在Hopfield神经网络中引入了“能量函数”概念，使网络的运行稳定性的判断有了可靠依据。

Hopfield神经网络的权值不是经过反复学习获得的，而是按照一定规则计算出来的，一经确定就不再改变，而Hopfield神经网络的状态(输入、输出信号)会在运行过程中不断更新，网络演变到稳态时各神经元的状态便是问题的解。

1985年，Hopfield和Tank研制了电子线路来模拟Hopfield网络，较好地解决了优化组合问题中著名的TSP(旅行商)问题，找到了最佳解的近似解，为神经网络的复兴建立了不可磨灭的功劳。

对于地球物理反演这种最优化问题，可以很方便地用Hopfield网络来实现。

反演的目标函数等于Hopfield网络的“能量函数”，网络的状态(输入、输出信号)就是模型的参数，网络演变到稳态时各神经元的输入输出值便是反演问题的解。

Hopfield神经网络分为离散型和连续型两种网络模型，分别记为DHNN(DiscreteHopfieldNeuralNetwork)和CHNN(ContinuesHopfieldNeuralNetwork)。

在前馈型网络中无论是离散的还是连续的，一般均不考虑输入与输出之间在时间上的滞后性，而只表达两者之间的映射关系。

但在连续Hopfield神经网络中，考虑了输出与输入之间的延迟因素，因此需要用微分方程或差分方程来描述网络的动态数学模型。

8.5.4.1离散Hopfield神经网络离散Hopfield神经网络的拓扑结构如图8.12所示。这是一种单层全反馈网络，共有n个神经元。

图8.12的特点是任意一个神经元的输出xi只能是0或1，均通过连接权wij反馈至所有神经元j作为它的输入xj。

也就是说，每个神经元都通过连接权接收所有其他神经元输出反馈的信息，这样每一个神经元的输出都受其他所有神经元输出的控制，从而每个神经元的输出相互制约。每个神经元均设一个阀值Ti，以反映对输入噪声的控制。

图8.12离散Hopfield神经网络的拓扑结构[8]8.5.4.1.1网络的状态离散Hopfield神经网络任意一个神经元的输出xj称为网络的状态，它只能是0或1。

变化规律由下式规定:xj=f(netj)j=1，2，…，n(8.33)f()为转移函数，离散Hopfield神经网络的转移函数常用符号函数表示:地球物理反演教程其中netj为净输入:地球物理反演教程对离散Hopfield神经网络，一般有wij=0，wij=wji(8.36)这说明神经元没有自反馈，两个神经元的相互控制权值相同。

离散Hopfield神经网络稳定时，每个神经元的状态都不再改变。

此时的稳定状态就是网络的输出，记为地球物理反演教程8.5.4.1.2网络的异步工作方式它是一种串行方式，网络运行时每次只改变一个神经元的状态，其他神经元的状态保持不变。

8.5.4.1.3网络的同步工作方式它是一种并行同步工作方式，所有神经元同时调整状态。8.5.4.1.4网络的吸引子网络达到稳定状态时的输出X，称为网络的吸引子。

8.5.4.1.5网络的能量函数网络的能量函数定义为地球物理反演教程以上是矩阵形式，考虑无自反馈的具体展开形式为地球物理反演教程当网络收敛到稳定状态时，有ΔE(t)=E(t+1)-E(t)=0(8.40)或者说:地球物理反演教程理论证明了如下两个定理[8]:定理1.对于DHNN，若按异步方式调整网络状态，且连接权矩阵W为对称阵，则对任意初始状态，网络都能最终收敛到一个吸引子。

定理2.对于DHNN，若按同步方式调整网络状态，且连接权矩阵W为非负定对称阵，则对任意初始状态，网络都能最终收敛到一个吸引子。

8.5.4.1.6利用离散Hopfield神经网络进行反演在地球物理线性反演中，设有如下目标函数:地球物理反演教程对比式(8.38)和式(8.42)发现它们在形式上有很多相似之处。

王家映的《地球物理反演理论》一书中，直接用式(8.42)和式(8.38)类比，公式显得复杂。

本书设立一个新的目标函数ϕ，公式将会变得简洁得多:地球物理反演教程再对比式(8.38)和式(8.43)，发现它们完全一样，只要设:X(t)=m，W=GTG，T=GTd(8.44)注意:式(8.43)的目标函数ϕ的极大值解就是原来目标函数φ极小值的解，它们是同解的。

如果待反演的模型参数是离散的0或1值，那么可以直接应用离散Hopfield神经网络进行反演。

但是一般它们都是连续的数值，所以还要将模型参数表示为二进制[1]:地球物理反演教程其中:Bij=0或1为二进制数;D和U为整数，取决于模型参数的大小和精度。

这样第i个模型参数就用Bij表示为了二进制数。将式(8.45)代入目标函数式(8.43)后再与离散Hopfield神经网络的能量函数进行对比，确立新的等价关系后，就可以进行反演了。

这个新的等价关系式可以参见王家映的《地球物理反演理论》[1]一书。反演的过程大致如下:(1)根据模型参数的大小范围和精度确定D和U，将初始输入模型参数变为二进制数。

设立一个拟合精度标准，如相对均方差ε，设定一个最大迭代次数N(所有神经元的输出都修改一次称为一次迭代)。(2)利用数据方程的G矩阵(在一般情况下需用偏导数矩阵获得)计算网络的权值和阀值。

(3)将二进制初始模型参数输入网络并运行网络。(4)把每次迭代网络输出值变为十进制模型参数，进行正演计算。如果拟合满足精度ε，则停止网络运行并输出反演结果。

否则重复(2)~(4)步直到满足精度或达到最多迭代次数N为止。

在一般情况下，地球物理数据方程的G矩阵是无法用解析式写出的，需要用偏导数矩阵获得，它是依赖于输入参数的，因此网络的每次迭代都要重新计算偏导数矩阵。这个计算量是很大的。因此他的反演过程和最小二乘法相似。

此外，用Hopfield神经网络进行反演同样有可能陷入局部极值点(吸引子)。因此同样受初始模型的影响，需要尽量让初始模型接近真实模型。

8.5.4.2连续Hopfield神经网络(CHNN)[8]1984年，Hopfield把离散Hopfield神经网络发展为连续Hopfield神经网络。

但所有神经元都同步工作，各输入输出量为随时间变化的连续的模拟量，这就使得CHNN比DHNN在信息处理的并行性、实时性方面更接近实际的生物神经网络工作机理。因此利用CHNN进行地球物理反演更加方便。

CHNN可以用常系数微分方程来描述，但用模拟电子线路来描述，则更加形象直观，易于理解。图8.13为连续Hopfield神经网络的拓扑结构[8]。

图8.13连续Hopfield神经网络的拓扑结构[8]图8.13中每个神经元用一个运算放大器模拟，神经元的输入输出用放大器的输入输出电压表示，连接权用电导表示。

每个放大器有一个正向输出和一个反向输出，分别表示兴奋和抑制。每个神经元还有一个用于设置激活电平的外界输入偏置电流作为阀值。这里由于篇幅关系不再累述。感兴趣的读者可以参考其他文献。

要做好数学建模，至少要学会哪几个软件，有没有什么推荐视频？

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