神经网络中的目标向量和输出向量有什么区别?
来源:学生作业帮 编辑:搜搜考试网作业帮 分类:数学作业 时间:2024/07/28 09:21:27
神经网络中的目标向量和输出向量有什么区别?
比如matlab的神经网络工具箱中,神经网络类有并列有两个属性分别叫outputConnect和targetConnect.介绍为:
targetConnect:该属性定义了神经网络的目标层,即网络哪些层的输出具有目标矢量.其属性值为 1×N 维的布尔量矩阵,其中 N 为网络的层数.net.targetConnect(i)为 1,表示第 i 层神经元产生的输出具有目标矢量,为 0 则表示该层输出不具有目标矢量.
是不是可以认为,所谓的目标向量就是指在网络训练时的性能评估所分析的向量?比如有输出y1和y2,在进行网络性能评估时,只对y2进行分析其拟合程序和收敛速度,这时就可以认为目标向量是[y2],而不等于输出向量[y1,y2]'
比如matlab的神经网络工具箱中,神经网络类有并列有两个属性分别叫outputConnect和targetConnect.介绍为:
targetConnect:该属性定义了神经网络的目标层,即网络哪些层的输出具有目标矢量.其属性值为 1×N 维的布尔量矩阵,其中 N 为网络的层数.net.targetConnect(i)为 1,表示第 i 层神经元产生的输出具有目标矢量,为 0 则表示该层输出不具有目标矢量.
是不是可以认为,所谓的目标向量就是指在网络训练时的性能评估所分析的向量?比如有输出y1和y2,在进行网络性能评估时,只对y2进行分析其拟合程序和收敛速度,这时就可以认为目标向量是[y2],而不等于输出向量[y1,y2]'
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输出向量与输入向量对应,输出向量不一定是目标向量,目标向量是一个理想的输出.比如说输出[1,0],目标向量就是输出[1,0],而你的输出向量可能是[0.999,0]