如何在matlab中的bp神经网络中使用ADAM训练函数

在MATLAB中，可以使用trainNetwork函数来训练bp神经网络并使用ADAM优化器。下面是一个示例代码：

首先，定义网络架构和训练选项：

layers = [
    fullyConnectedLayer(10)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(5)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',5);

这里定义了一个两个全连接层的神经网络，采用ReLU激活函数和softmax输出层。训练选项中指定了ADAM优化器、最大训练周期数、批量大小、初始学习率和学习率衰减策略。

然后，加载数据并训练网络：

load iris_dataset.mat
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

这里加载了一个鸢尾花数据集，使用trainNetwork函数训练网络。

注意，不同的数据集和网络架构可能需要不同的训练选项和参数，需要根据具体情况进行调整。