matlab前馈神经网络

前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是人工智能中最基础和最常用的神经网络类型之一。在MATLAB中，你可以使用内置的Neural Network Toolbox来构建和训练前馈网络。这种网络结构的特点是信息从输入层逐层传递，没有反馈回路，每个神经元只接收来自上一层的信号。

创建前馈神经网络的基本步骤如下：

1. **初始化网络**：定义网络结构，包括层数（如输入层、隐藏层和输出层）、每层的神经元数量以及激活函数（如sigmoid、ReLU等）。

2. **数据准备**：将数据集分为训练集和验证集，通常使用`patternnet`或`feedforwardnet`函数创建神经网络对象。

3. **训练网络**：使用`train`或`trainNetwork`函数训练网络，提供输入数据、目标输出和学习参数。

4. **预测**：用`sim`或`predict`函数进行新数据的预测。

5. **评估**：通过比较实际输出和预期输出来评估模型性能。

以下是MATLAB中一个简单的前馈神经网络示例代码片段：

% 创建一个简单的前馈网络
net = feedforwardnet(10); % 10个神经元的隐藏层

% 准备样本数据
inputs = ...; % 输入数据
targets = ...; % 目标输出

% 训练网络
net = train(net, inputs', targets');

% 预测
outputs = sim(net, inputs);

% 评估性能
performance = perform(net, inputs, targets);