Доброго времени суток, уважаемые товарищи!
Синтаксис некоторых фунций для формирования нейронных сетей (например функций newff, newlvq и т.д.) требует ввода параметра pr - 2-мерного массива минимальных и максимальных значений компонент вектора входных данных. Например, если в нашей сети c единственным нейроном c линейной функцией активации 2-элементный вектор входа, то для того чтобы указать, что каждый элемент нашего вектора входа не выходит за пределы сегмента [-1,1], нужно задать входной параметр pr так:
pr=zeros(2,2);
pr(:,1)=-1;
pr(:,2)=1;
net=newff(pr,[1],{'purelin'})
Первоначально я думал, что функциям требуется этот параметр для нормировки входного вектора, но вскоре я склонился к мысли, что функции не нормируют входной вектор (я так подумал потому, что при сравнении результатов обучения нейронной сети в том случае когда ручная нормировка мной не была произведена и в том случае когда я сам проводил нормировку, оказалось, что в последнем случае сеть обучалась лучше и существенно быстрее).
Вопрос: зачем функциям, формирующим нейронные сети, требуется входной параметр pr?
