patternnet和newff都是在MATLAB中用于創(chuàng)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)，但它們有一些區(qū)別和適用場景。

1. 網(wǎng)絡(luò)類型：

   • patternnet：用于創(chuàng)建多層感知器（MLP）類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，MLP是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、若干隱藏層和輸出層組成。它適用于各種問題，包括分類和回歸任務(wù)。
   • newff：用于創(chuàng)建通用的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，除了MLP，也可以創(chuàng)建其他類型的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。newff函數(shù)更加靈活，可以定義自定義的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)。

2. 參數(shù)設(shè)置：

   • patternnet：在創(chuàng)建patternnet網(wǎng)絡(luò)時，您只需要指定各隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)和訓(xùn)練函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)已經(jīng)被設(shè)置為適合各種分類問題。
   • newff：在創(chuàng)建newff網(wǎng)絡(luò)時，您需要手動設(shè)置更多的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，例如輸入層、各隱藏層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，激活函數(shù)，訓(xùn)練函數(shù)等。這使得newff函數(shù)更加靈活，可以針對不同問題進(jìn)行定制化的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。

3. 適用場景：

   • patternnet：適用于一般的分類問題，特別是當(dāng)您對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)不需要過多定制化時。它可以快速創(chuàng)建一個常用的MLP網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。
   • newff：適用于對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)有特殊要求的情況，或者當(dāng)您需要自定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)時。它提供更大的靈活性，可以構(gòu)建更復(fù)雜和定制化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

綜上所述，如果您需要一個簡單的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于常規(guī)的分類問題，patternnet是一個較為方便的選擇。如果您對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有更高的要求，或者需要更靈活的定制化，newff函數(shù)提供了更多的選項(xiàng)和控制權(quán)。

patternnet函數(shù)語法

net = patternnet(hiddenLayerSizes, trainFcn)

參數(shù)說明：

• hiddenLayerSizes: 各隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)構(gòu)成的向量，例如 [10, 5] 表示有兩個隱藏層，分別有 10 和 5 個節(jié)點(diǎn)。
• trainFcn: 訓(xùn)練函數(shù)，用于指定訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時使用的優(yōu)化算法。常用的訓(xùn)練函數(shù)包括 'trainscg'（scaled conjugate gradient）、'trainlm'（Levenberg-Marquardt）、'trainrp'（resilient backpropagation）等。

patternnet函數(shù)返回一個已經(jīng)初始化的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) net。

newff函數(shù)語法

net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)

參數(shù)說明：

• P: 輸入數(shù)據(jù)（訓(xùn)練樣本）的輸入層數(shù)據(jù)，是一個大小為 N x Q 的矩陣，其中 N 是輸入特征的數(shù)量，Q 是樣本數(shù)量。
• T: 輸入數(shù)據(jù)對應(yīng)的目標(biāo)輸出（標(biāo)簽），是一個大小為 S x Q 的矩陣，其中 S 是輸出節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，與輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)相同，Q 是樣本數(shù)量。
• S: 各層節(jié)點(diǎn)數(shù)構(gòu)成的向量，如 [10, 5] 表示隱藏層有兩個，節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為 10 和 5。
• TF: 各層的激活函數(shù)，例如 'tansig' 表示雙曲正切函數(shù)，'logsig' 表示對數(shù)函數(shù)等。默認(rèn)隱含層為tansig函數(shù)，輸出層為purelin函數(shù)，即{'tansig', 'purelin'}。
• BTF: 反向傳播的激活函數(shù)，默認(rèn)為 'trainlm'。
• BLF: 反向傳播的學(xué)習(xí)函數(shù)，默認(rèn)為 'learngdm'。

? ? ? ?學(xué)習(xí)訓(xùn)練函數(shù)BTF ：
　　traingd：最速下降BP算法。?
　　traingdm：動量BP算法。?
　　trainda：學(xué)習(xí)率可變的最速下降BP算法。?
　　traindx：學(xué)習(xí)率可變的動量BP算法。?
　　trainrp：彈性算法。

• PF: 性能函數(shù)，默認(rèn)為 'mse'（均方誤差）。
• IPF: 輸入處理函數(shù)，默認(rèn)為空矩陣 []。
• OPF: 輸出處理函數(shù)，默認(rèn)為空矩陣 []。
• DDF: 分隔數(shù)據(jù)函數(shù)，默認(rèn)為空矩陣 []。

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