Matlab中的Train和Adapt区别

matlab中神经网络的训练分为批训练(batch training)和增长训练(incremental training)。其中如果用train来训练网络则是批训练，而adapt既可以实现批训练，也可以实现增长训练，主要取决于神经网络的输入形式是同时输入（concurrent inputs）还是顺序输入（sequential inputs）,如果是前者则实现批训练，如果后者则是增长训练。
所谓批训练是指当全部输入都输入神经网络后，其权值和阀值才更新一次。
而增长训练是指每输入一个输入，权值和阀值就更新一次。

不是通过参数来规定串行还是集中，是通过输入的形式是同时输入还是顺序输入来决定的。但是对于train方法而言，即使你的输入时顺序输入，它也许自动把该输入转化为同时输入进行批训练。简单而言，train只能用于批训练。而adapt两者都可以（批训练或者增长训练），如何进行就是前面说的看输入形式。 所谓同时输入，其格式是是用[]来表示。即[1 2；3 4]这个就是同时输入，其输入不分先后（如果我没有记错的话）。而顺序输入则是用细胞数组来表示，如：{[ 1;3]，[2;4]}，其输入要分前后顺序。
adapt例子：
net = newlin();
P = {[1; 2];[2;1];[2;3];[3;1]}
T = {4 5 7 7};
[net,a,e,pf] = adapt(net,P,T);
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