Matlab函数adapt()似乎不起作用

Question

下面的代码是在Matlab中实现的。我想用分批算法训练感知器来分离这个可分离点。因此，为了做到这一点，我使用了adapt()函数，但它似乎不起作用。我的意思是，我的感知器无法将这些点按其应有的方式分类。它有一些根本没用的权数。另一方面，当我使用train()函数时，一切按照plan.The感知器能够准确地对点进行分类。有人能向我解释我的代码出了什么问题吗？提前感谢！

function problema2_1()

p = -1 + ( 1 + 1) .* rand(3,5);
for i = 1 : length(p)
    if 2 * p(1,i) - p(2,i) + p(3,i) < 0
        t(i) = -1;
    else
        t(i) = 1;
    end
end

net = newp([-1 1; -1 1; -1 1],1,'hardlims');
net.adaptParam.passes = 1000000;
net = adapt(net,p,t);


plotpv(p,hardlim(t));
hold on
plotpc(net.IW{1,1,1},net.b{1});
t - sim(net,p)
end

Answer 1

adapt只运行一次您的培训数据，因此对网络权重进行非常小的更新。同时，train对训练数据进行多次迭代，直到达到停止条件为止。

adapt中的示例应该提供一些澄清。我怀疑你的台词net.adaptParam.passes = 1000000没有做你认为它正在做的事情。

作为即时修复，只需尝试在net = adapt(net,p,t)上循环几次，以验证生成的网络似乎正在收敛到使用train()时获得的网络。