Function Approximation Using Neural Network Without using Toolbox
Versión 1.0.0.0 (118 KB) por
Alireza
This code implements the basic backpropagation of error learning algorithm
This code implements the basic back propagation of error learning algorithm. the network has tanh hidden neurons and a linear output neuron, and applied for predicting y=sin(2pix1)*sin(2pix2).
We didn't use any feature of neural network toolbox.
Citar como
Alireza (2026). Function Approximation Using Neural Network Without using Toolbox (https://es.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/17355-function-approximation-using-neural-network-without-using-toolbox), MATLAB Central File Exchange. Recuperado .
Compatibilidad con la versión de MATLAB
Se creó con
R2007a
Compatible con cualquier versión
Compatibilidad con las plataformas
Windows macOS LinuxCategorías
- AI and Statistics > Deep Learning Toolbox > Train Deep Neural Networks > Function Approximation, Clustering, and Control > Function Approximation and Clustering > Define Shallow Neural Network Architectures >
Más información sobre Define Shallow Neural Network Architectures en Help Center y MATLAB Answers.
Etiquetas
Agradecimientos
Inspiración para: Orthogonal Least Squares Algorithm for RBF Networks, Back Propogation Algorithm
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| Versión | Publicado | Notas de la versión | |
|---|---|---|---|
| 1.0.0.0 | BSD License |
