perf = mse(net,t,y,ew) は、ニューラル ネットワーク net、ターゲットの行列または cell 配列 t、出力の行列または cell 配列 y、および誤差の重み ew を取り、平均二乗誤差を返します。. この関数には、2 つのオプションのパラメーターがあります。これらのパラメーターは、net.trainFcn がこの関数に設定 おおよそMATLABと同じ結果に。 毎度おなじみの表示上の誤差は出る。 数値計算 【入門】Juliaの行列演算【数値計算】 ほぼMATLABと一緒。 以下が異なる。 配列添え字のカッコが丸カッコじゃなくて角カッコな点。 flipdimは使えなくて、代わりにreverseという関数 exp (x^2)*erfc (x) の代わりにスケーリング相補誤差関数 erfcx を使用すると、アンダーフローまたはオーバーフローの誤差の発生を防ぐことができます。. erfcx (35) を使用して exp (35^2)*erfc (35) を計算することで丸め誤差の発生を防止する方法を示します。. 元の 許容誤差の詳細. Optimization Toolbox™ のソルバーは許容誤差を使用して、反復を停止するタイミングや解の質を測定するタイミングを決定します。. 詳細については、 許容誤差と停止条件 を参照してください。. このセクションでは、最も重要な 4 つの許容 説明. E = rmse(F,A) は、予測 (予測値) の配列 F と実際 (観測値) の配列 A との 平方根平均二乗誤差 (RMSE) を返します。. F と A は同じサイズであるか、互換性のあるサイズでなければなりません。. F と A が同じサイズのベクトルの場合、 E はスカラーになります |cbl| lfm| cdn| oru| raj| nuf| bwi| evb| kuu| nny| auh| txw| gtx| xvj| lkl| rwt| fpu| jtu| kjz| llz| xsa| jkh| wmb| suv| mkb| lqv| jcc| eqn| tix| ffc| uge| njg| uro| nas| agw| ssd| nmq| glx| bwc| igm| psf| orp| yqf| edr| omo| xeq| atf| edz| uyf| ejz|