matlab机器学习实验神经网络及其反向传播
时间: 2023-10-02 14:04:44 浏览: 90
实验目的:掌握神经网络及其反向传播算法的基本原理和实现方法。
实验内容:
1. 构建神经网络模型:本实验使用的是前向神经网络模型,包括输入层、隐藏层和输出层。其中输入层的神经元数目为2,隐藏层的神经元数目为3,输出层的神经元数目为1。神经网络模型如下图所示:
![image.png](attachment:image.png)
2. 初始化权重和偏置:神经网络需要随机初始化权重和偏置。在本实验中,使用正态分布随机生成权重和偏置。
3. 前向传播:将输入数据通过神经网络进行前向传播,得到预测结果。
4. 反向传播:根据预测结果和实际结果的误差进行反向传播,更新权重和偏置。
5. 训练神经网络模型:重复进行前向传播和反向传播,直到误差达到一定的收敛值或者达到训练次数的上限。
MATLAB代码实现:
1. 构建神经网络模型:
```matlab
net = feedforwardnet([3]); % 隐藏层3个神经元
net = configure(net, [0;0], 0); % 输入层2个神经元,输出层1个神经元
```
2. 初始化权重和偏置:
```matlab
net = init(net); % 随机初始化权重和偏置
```
3. 前向传播:
```matlab
y = net([x1;x2]); % 输入数据x1和x2,得到预测结果y
```
4. 反向传播:
```matlab
net = train(net, [x1;x2], yd); % 输入数据x1和x2,实际结果yd,更新权重和偏置
```
5. 训练神经网络模型:
```matlab
net.trainParam.epochs = 1000; % 训练次数上限
net.trainParam.goal = 0.001; % 误差收敛值
net = train(net, [x1 x2]', yd); % 训练神经网络模型
```