home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #16 / NN_1992_16.iso / spool / comp / ai / neuraln / 2880 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-07-22  |  1.4 KB
  1. Path: sparky!uunet!haven.umd.edu!darwin.sura.net!mips!pacbell.com!network.ucsd.edu!sdcc12!cs!demers
  2. From: demers@cs.ucsd.edu (David DeMers)
  3. Newsgroups: comp.ai.neural-nets
  4. Subject: Re: Neural Net for Matlab
  5. Message-ID: <35984@sdcc12.ucsd.edu>
  6. Date: 22 Jul 92 20:45:43 GMT
  7. References: <arms.711645136@spedden> <1992Jul21.224019.6615@u.washington.edu> <1992Jul22.134759.25636@uceng.UC.EDU>
  8. Sender: news@sdcc12.ucsd.edu
  9. Organization: =CSE Dept., U.C. San Diego
  10. Lines: 24
  11. Nntp-Posting-Host: beowulf.ucsd.edu
  12.  
  13. In article <1992Jul22.134759.25636@uceng.UC.EDU> chan@uceng.UC.EDU (Alistair Keating Chan) writes:
  14.  
  15. >Has anyone seen or written a standard backpropgation algorithm
  16. >for Matlab that they would like to and be able to share?
  17.  
  18. No, but MathWorks sells a Neural Networks Toolbox, just out.  I don't 
  19. know the price.  I saw it demonstrated a couple of months 
  20. ago and it seems pretty spiffy.  Sorry, I don't have a
  21. better or more detailed review than that :-)
  22.  
  23. However, standard bp is pretty easy to code up, in my opinion.
  24. Forward activation is just matrix multiply, squash, matrix multiply,
  25. squash...
  26. and standard delta rule learning is 
  27. compute delta, update weights, back prop (matrix mult),
  28. compute delta, update weights, back prop...
  29.  
  30. Dave
  31.  
  32. -- 
  33. Dave DeMers             ddemers@UCSD   demers@cs.ucsd.edu
  34. Computer Science & Engineering    C-014        demers%cs@ucsd.bitnet
  35. UC San Diego                    ...!ucsd!cs!demers
  36. La Jolla, CA 92093-0114    (619) 534-0688, or -8187, FAX: (619) 534-7029
  37.