Function Approximation Using Neural Network Without using Toolbox
Version 1.0.0.0 (118 KB) von
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.
Zitieren als
Alireza (2026). Function Approximation Using Neural Network Without using Toolbox (https://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/17355-function-approximation-using-neural-network-without-using-toolbox), MATLAB Central File Exchange. Abgerufen.
Kompatibilität der MATLAB-Version
Erstellt mit
R2007a
Kompatibel mit allen Versionen
Plattform-Kompatibilität
Windows macOS LinuxKategorien
- AI and Statistics > Deep Learning Toolbox > Train Deep Neural Networks > Function Approximation, Clustering, and Control > Function Approximation and Clustering > Define Shallow Neural Network Architectures >
Mehr zu Define Shallow Neural Network Architectures finden Sie in Help Center und MATLAB Answers
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Quellenangaben
Inspiriert: Orthogonal Least Squares Algorithm for RBF Networks, Back Propogation Algorithm
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| Version | Veröffentlicht | Versionshinweise | |
|---|---|---|---|
| 1.0.0.0 | BSD License |
