matlab神经网络工具箱的三个训练方法哪个最好

对于选择三个训练方法中最好的方法，需要根据具体的问题和需求进行评估和选择。

首先，MATLAB神经网络工具箱提供的三种常见的训练方法分别为前馈传播（Feedforward）、递归神经网络（Recurrent）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）。

前馈传播是最常用的训练方法之一。它具有简单、直观的特点，训练速度较快。适用于大部分数据集，是神经网络的基础。然而，该方法在处理某些复杂的问题时，可能无法获得最佳结果，因为它忽略了输入数据之间的时间关系。

递归神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据和时间序列的工具。它具有记忆功能，可以将先前的输出作为当前步骤的输入。递归神经网络的优势在于能够处理连续的时间序列数据，适用于自然语言处理、机器翻译等任务。然而，由于其计算复杂度较高，并且对于较长的序列数据容易出现梯度消失和梯度爆炸问题，递归神经网络需要更复杂的训练方法和更多的计算资源。

长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络，通过引入“门”结构，解决了传统递归神经网络的梯度问题和长期依赖问题。LSTM网络在处理长序列数据时能够捕捉到更长期的依赖关系，适用于处理长期依赖问题的任务，如语音识别、文本生成等。

综上所述，选择MATLAB神经网络工具箱提供的三个训练方法中最好的方法，需要根据具体问题和需求进行评估。前馈传播适用于大部分常规的神经网络问题，递归神经网络适用于序列数据和时间序列的任务，长短期记忆网络适用于处理长期依赖问题的任务。