Function Approximation Using Neural Network Without using Toolbox
Version 1.0.0.0 (118 ko) par
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.
Citation pour cette source
Alireza (2026). Function Approximation Using Neural Network Without using Toolbox (https://fr.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/17355-function-approximation-using-neural-network-without-using-toolbox), MATLAB Central File Exchange. Extrait(e) le .
Compatibilité avec les versions de MATLAB
Créé avec
R2007a
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- AI and Statistics > Deep Learning Toolbox > Train Deep Neural Networks > Function Approximation, Clustering, and Control > Function Approximation and Clustering > Define Shallow Neural Network Architectures >
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Remerciements
A inspiré : Orthogonal Least Squares Algorithm for RBF Networks, Back Propogation Algorithm
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| Version | Publié le | Notes de version | |
|---|---|---|---|
| 1.0.0.0 | BSD License |
