P=r×q外星输入 MATLAB工具箱中实现外星学习与设计的函数为 learnos. m,其调用过程如下: dw=learnos(W, A, P, Ir) W=W十 下面给出外星的一个例题。 [例8.2]下面有两元素的输入矢量以及与它们相关的四元素目标矢量,试设计一个外星 网络实现有效的矢量的获得,外星没有偏差。 =[10 T=[0.18260.6325 0.36510.3162 0.54770.3162 0.73030.6325] 很显然,此例题为内星[例8.1的反定义 该网络的每个目标矢量强迫为网络的输出,而输入只有0或1。网络训练的结果是使其 权矩阵趋于所对应的输入为1时的目标矢量 同样网络被零权值初始化 R, Q]=size(P) S, Q]=size(T) W=zeros(S, R) max epoch=10; 下面根据外星学习规则进行训练 for epoch= l: max epoch for q=1: Q A=T(:,q) dw=learnos(W, P(:,q),A, Ir) W=W十dW 旦训练完成,当外星工作时,对设置于输入为1的矢量,将能够回忆起被记忆在网络6 P＝r×q 外星输入。 MATLAB 工具箱中实现外星学习与设计的函数为 learnos.m，其调用过程如下： dW＝learnos(W，A，P，lr)； W＝W 十 dW； 下面给出外星的一个例题。 [例 8．2]下面有两元素的输入矢量以及与它们相关的四元素目标矢量，试设计一个外星 网络实现有效的矢量的获得，外星没有偏差。 P＝[1 0]； T＝[0.1826 0.6325； 0.3651 0.3162； 0.5477 0.3162； 0.7303 0.6325]； 很显然，此例题为内星[例 8．1]的反定义。 该网络的每个目标矢量强迫为网络的输出，而输入只有 0 或 1。网络训练的结果是使其 权矩阵趋于所对应的输入为 1 时的目标矢量。 同样网络被零权值初始化： [R，Q]＝size(P)； [S，Q]＝size(T); W＝zeros(S，R)； max_epoch＝10； 1r＝0．3； 下面根据外星学习规则进行训练 for epoch＝1:max_epoch for q＝1:Q A＝T(：，q)； dW＝learnos(W，P(：，q)，A，lr)； W＝W 十 dW； end end 一旦训练完成，当外星工作时，对设置于输入为 1 的矢量，将能够回忆起被记忆在网络