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学习函数主要包括:BP学习规则learngd,带动量项的BP学习规则learngdm。一般默认即可,如果需要设置,则在建立网络newff函数的参数中确定。学习函数和训练函数的区别:学习函数的输出是权值和阈值的增量,训练函数的输出是训练好的网络和训练记录,在训练过程中训练函数不断调用学习函数修正权值和阈值,通过检测设定的训练步数或性能函数计算出的误差小于设定误差,来结束训练。 或者这么说:训练函数是全局调整权值和阈值,考虑的是整体误差的最小。学习函数是局部调整权值和阈值,考虑的是单个神经元误差的最小。