bp神经网络matlab实例
时间: 2023-09-05 15:13:37 浏览: 60
以下是一个基于BP神经网络的MATLAB实例:
假设我们要训练一个BP神经网络来识别手写数字,我们可以使用MNIST数据集。数据集包含60000张训练图片和10000张测试图片。
首先,我们需要将数据集导入MATLAB。可以使用以下代码:
```
[trainImages, trainLabels] = mnist_parse('train-images-idx3-ubyte', 'train-labels-idx1-ubyte');
[testImages, testLabels] = mnist_parse('t10k-images-idx3-ubyte', 't10k-labels-idx1-ubyte');
```
接下来,我们将数据集转换为适合BP神经网络的格式。我们需要将每个图像转换为一维向量,并将标签转换为一个长度为10的向量,其中对应数字的位置为1,其余为0。可以使用以下代码:
```
trainInputs = reshape(trainImages, 784, 60000);
trainTargets = full(ind2vec(trainLabels' + 1));
testInputs = reshape(testImages, 784, 10000);
testTargets = full(ind2vec(testLabels' + 1));
```
现在,我们可以创建一个BP神经网络。我们将使用一个具有一个输入层,一个隐藏层和一个输出层的网络。可以使用以下代码:
```
net = patternnet([50]);
```
这将创建一个具有50个隐藏神经元的单层BP神经网络。接下来,我们需要设置网络的训练参数。可以使用以下代码:
```
net.trainFcn = 'trainscg'; % 使用Scaled conjugate gradient backpropagation算法进行训练
net.performFcn = 'crossentropy'; % 交叉熵作为性能函数
net.divideFcn = 'dividerand'; % 随机分割训练数据和验证数据
net.divideParam.trainRatio = 0.8; % 80%的数据用于训练
net.divideParam.valRatio = 0.2; % 20%的数据用于验证
net.divideParam.testRatio = 0; % 不使用测试集
net.trainParam.epochs = 100; % 最大训练次数
net.trainParam.goal = 0.01; % 目标误差
```
现在我们可以开始训练网络了。可以使用以下代码:
```
[net, tr] = train(net, trainInputs, trainTargets);
```
训练完成后,我们可以使用测试集来评估网络的性能。可以使用以下代码:
```
outputs = net(testInputs);
errors = gsubtract(testTargets, outputs);
performance = perform(net, testTargets, outputs);
```
这将输出神经网络的性能,并且我们可以使用以下代码来可视化结果:
```
plotconfusion(testTargets, outputs);
```
这将绘制混淆矩阵,并显示网络在每个数字上的准确性。
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