用Matlab写一个神经网络算法

由于神经网络算法种类繁多，这里只给出一个简单的多层感知机神经网络的实现示例。具体实现过程如下：

1.准备数据

为了方便演示，这里使用自带的鸢尾花数据集。首先要加载数据集文件，然后将其划分为训练集和测试集。

load fisheriris
x = meas';
t = dummyvar(categorical(species))';

% 划分训练集和测试集
trainRatio = 0.7;
valRatio = 0.15;
testRatio = 0.15;
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(x,2),trainRatio,valRatio,testRatio);
xTrain = x(:,trainInd);
tTrain = t(:,trainInd);
xVal = x(:,valInd);
tVal = t(:,valInd);
xTest = x(:,testInd);
tTest = t(:,testInd);

2.定义神经网络结构

这里定义一个包含一个隐藏层的神经网络，隐藏层的神经元个数为10。

net = patternnet(10);

3.设置训练参数

这里设置训练参数，包括最大训练轮数、学习率、正则化系数等。具体的参数可以根据具体问题进行调整。

net.trainParam.max_fail = 6;
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-5;
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.mc = 0.9;
net.performFcn = 'mse';

4.训练神经网络

使用train函数对神经网络进行训练。需要注意的是，训练过程中还需要使用validate函数对模型进行验证，以避免过拟合。

[net,tr] = train(net,xTrain,tTrain,'useGPU','yes','ValidationData',{xVal,tVal});

5.测试神经网络

使用神经网络对测试集进行预测，并计算预测结果的准确率。

yTest = net(xTest);
[~,idxTest] = max(yTest);
[~,idxTarget] = max(tTest);
accTest = sum(idxTest == idxTarget) / length(idxTest);

完整的代码如下：

load fisheriris
x = meas';
t = dummyvar(categorical(species))';

% 划分训练集和测试集
trainRatio = 0.7;
valRatio = 0.15;
testRatio = 0.15;
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(x,2),trainRatio,valRatio,testRatio);
xTrain = x(:,trainInd);
tTrain = t(:,trainInd);
xVal = x(:,valInd);
tVal = t(:,valInd);
xTest = x(:,testInd);
tTest = t(:,testInd);

% 定义神经网络结构
net = patternnet(10);

% 设置训练参数
net.trainParam.max_fail = 6;
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-5;
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.mc = 0.9;
net.performFcn = 'mse';

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,xTrain,tTrain,'useGPU','yes','ValidationData',{xVal,tVal});

% 测试神经网络
yTest = net(xTest);
[~,idxTest] = max(yTest);
[~,idxTarget] = max(tTest);
accTest = sum(idxTest == idxTarget) / length(idxTest);