“指标超过矩阵尺寸”神经网络功能错误

我有两个数据集，这是我从一个CSV文件加载，并把它们分成X和T：“指标超过矩阵尺寸”神经网络功能错误

X (3x5000) double 
T (1x5000) double

我想这个配置功能，但我不能

http://www.mathworks.co.uk/help/toolbox/nnet/ref/layrecnet.html

X有三个特点和5000个例。 T有一个特征和5000个例子。举例来说，目标是前20个步骤的特征1。所以基本上X(1,21) == T(1)。

[X,T] = simpleseries_dataset;

这工作完美，在这种情况下，我有1x100,1x100。

如果我用我自己的数据集，但是，我得到这个：

X = data(:,1:3)'; 
T = data(:,4)'; 
net = layrecnet(1:2,10); 
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T); 

??? Index exceeds matrix dimensions. 

Error in ==> preparets at 273 
    ti = tt(:,FBS+((1-net.numLayerDelays):0));

我不明白，我究竟做错了什么？

UPDATE

我注意到，我的数据集是T（1x5000）双而例如数据集是T（1×100）细胞。双胞胎和细胞有什么区别？

来源

2012-04-09 siamii

我看不出任何明显的东西。也许尝试X = data（:, 1）';并看看你是否仍然有错误？ – Richante 2012-04-09 21:51:00

@Richante同样的错误。我也做了'X = 1：100;'和'T = 1：100;'，它与示例数据集具有相同的尺寸，并且得到相同的错误。可能是双重细胞区分？ – siamii 2012-04-09 22:05:59

我解决它通过：

X = num2cell(X); 
T = num2cell(T);

我不知道为什么;它必须是MATLAB语法...

来源

2012-04-09 22:16:00 siamii

你可以解决它：

P = con2seq(p); 
    T = con2seq(t);

.....％例如

p=(1 2;3 4;5 6); 
t=(3;7;11);

.....现在％

P = con2seq(p); 
T = con2seq(t); 
net = elmannet(1:2,12); 
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,P,T); 
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai); 
view(net) 
Y = net(Xs,Xi,Ai); 
perf = perform(net,Ts,Y);

来源

2013-04-20 19:58:54 mehrdad

澄清“（...）它必须是MATLAB语法...”：

这里的问题是从double到cell数组的转换。这里提到的MATLAB并没有这样做自动，因为一个单元格可以包含任何类型的值：http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_prog/what-is-a-cell-array.html

所以，在你的答复中提到，您可以使用num2cell（你的双阵列转换为电池阵列），或者你可以分配X和T作为单元格数组，从一开始就使用cell（），然后将您的double值复制到它们中。这种明确的类型转换是必要的，因为preparets需要单元阵列作为输入，这很像ANN包中的许多绘图函数。

来源

2015-04-27 13:37:35

“指标超过矩阵尺寸”神经网络功能错误

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