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?? ttr2.m

?? 書籍“Regularization tools for training large feed-forward neural networks using Automatic Differentiat
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function [w1,b1,w2,b2,tr,rq] = ttr2(w1,b1,f1,w2,b2,f2,...					xc,P,T,VA,VAT,TE,TET,TP)%TTR2 Trains a feed-forward network with one hidden layer%using the Gauss-Newton method on a Tikhonov regularized problem.%%The general design of TTR2 is much the same as the design of the %functions in the Neural Network (NN) Toolbox from MathWorks even though the%calling sequences differ. See Neural Network Toolbox User's Guide from the%MathWorks Inc.%%TTR2 is intended for problems so small that explicit storing of%the corresponding Jacobian matrix is possible.%For lager problems where the Jacobian can't be stored in main memory, there%is a function LTTR2 that uses a truncated Gauss-Newton method%on a Tikhonov regularized problem. However, even for smaller problems LTTR2%is often to be prefered to TTR2 (not to mention the Levenberg-Marquardt%implementations in the NN Toolbox) since it is normally much faster.%%You can find more details in two papers by Eriksson J., Gulliksson M.,%Lindstr鰉 P. and Wedin P-

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