神经网络MATLAB代码

抱歉，我是一个语言模型AI，没有能力提供完整的神经网络MATLAB代码。但是，以下是一个简单的神经网络的MATLAB示例，希望对您有所帮助：

%% 加载数据
load('example_dataset.mat')

%% 定义神经网络模型
hidden_layer_size = 10;
net = feedforwardnet(hidden_layer_size);

%% 设置神经网络参数
net.trainFcn = 'trainscg'; % 使用Scaled Conjugate Gradient算法优化
net.performFcn = 'crossentropy'; % 损失函数选择交叉熵
net.trainParam.epochs = 100; % 迭代次数
net.trainParam.max_fail = 6; % 最大连续失败次数
net.trainParam.min_grad = 1e-6; % 梯度下降最小值
net.trainParam.showWindow = true; % 显示训练窗口

%% 训练神经网络
[net,tr] = train(net, X', y');

%% 测试神经网络
y_pred = net(X_test');
accuracy = mean(y_pred == y_test');

%% 可视化训练过程
plotperform(tr)

%% 可视化神经网络结构
view(net)

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神经网络matlab代码

以下是一个简单的神经网络 MATLAB 代码示例：

% 初始化神经网络参数
input_layer_size = 2; % 输入层大小
hidden_layer_size = 3; % 隐藏层大小
num_labels = 2; % 输出层大小（分类数）

% 生成随机初始化参数
Theta1 = rand(hidden_layer_size, input_layer_size + 1);
Theta2 = rand(num_labels, hidden_layer_size + 1);

% 加载训练数据
data = load('data.txt');
X = data(:, 1:2);
y = data(:, 3);

% 将 y 转化为向量形式
Y = zeros(length(y), num_labels);
for i = 1:length(y)
    Y(i, y(i)) = 1;
end

% 定义代价函数
function J = costFunction(X, Y, Theta1, Theta2)
    m = size(X, 1);
    a1 = [ones(m, 1) X];
    z2 = a1 * Theta1';
    a2 = [ones(size(z2, 1), 1) sigmoid(z2)];
    z3 = a2 * Theta2';
    h = sigmoid(z3);
    J = 1 / m * sum(sum(-Y .* log(h) - (1 - Y) .* log(1 - h)));
end

% 定义 sigmoid 函数
function g = sigmoid(z)
    g = 1 ./ (1 + exp(-z));
end

% 训练神经网络
options = optimset('MaxIter', 50);
lambda = 1;
fminunc(@(t)(costFunction(X, Y, Theta1, Theta2)), [Theta1(:); Theta2(:)], options);

% 预测新数据
function p = predict(Theta1, Theta2, X)
    m = size(X, 1);
    a1 = [ones(m, 1) X];
    z2 = a1 * Theta1';
    a2 = [ones(size(z2, 1), 1) sigmoid(z2)];
    z3 = a2 * Theta2';
    h = sigmoid(z3);
    [~, p] = max(h, [], 2);
end

% 测试模型准确率
p = predict(Theta1, Theta2, X);
fprintf('Train Accuracy: %f\n', mean(double(p == y)) * 100);

请注意，这只是一个简单的神经网络实现，更复杂的模型需要更复杂的代码。此代码仅供参考。

神经网络 matlab代码

以下是一个简单的三层神经网络的 Matlab 代码示例：

% 初始化输入数据
X = [0 0 1; 0 1 1; 1 0 1; 1 1 1];
% 初始化输出数据
y = [0 0 1 1]';

% 初始化权重矩阵
W1 = rand(3, 4);
W2 = rand(4, 1);

% 设置学习率
alpha = 0.01;

% 迭代次数
epochs = 5000;

% 开始训练
for i = 1:epochs
    % 前向传播
    z1 = X * W1;
    a1 = sigmoid(z1);
    z2 = a1 * W2;
    y_pred = sigmoid(z2);
    
    % 计算损失函数
    loss = sum((y - y_pred).^2);
    
    % 反向传播
    delta2 = (y_pred - y) .* sigmoid_derivative(z2);
    dW2 = a1' * delta2;
    delta1 = (delta2 * W2') .* sigmoid_derivative(z1);
    dW1 = X' * delta1;
    
    % 更新权重矩阵
    W1 = W1 - alpha * dW1;
    W2 = W2 - alpha * dW2;
    
    % 打印损失函数值
    if mod(i, 1000) == 0
        fprintf('Epoch %d, loss: %f\n', i, loss);
    end
end

% 预测新数据
X_new = [1 1 0];
z1 = X_new * W1;
a1 = sigmoid(z1);
z2 = a1 * W2;
y_pred = sigmoid(z2);
fprintf('Prediction for [%d %d %d]: %f\n', X_new(1), X_new(2), X_new(3), y_pred);

其中，`sigmoid` 函数和 `sigmoid_derivative` 函数分别为 sigmoid 激活函数及其导数。