贝叶斯优化BP神经网路的matlab代码

贝叶斯优化是一种全局优化算法，它通过构建概率模型来指导搜索过程，常用于机器学习中的超参数调优。对于使用BP（Backpropagation，反向传播）神经网络的Matlab代码，我们可以分两部分来看：

1. **构建BP神经网络**:

function [net] = createBPNetwork(numInputs, numHidden, numOutputs)
    net = feedforwardnet(numHidden); % 创建一个前馈神经网络
    net.inputConnect = ones(1, numInputs); % 输入层连接权重初始化为1
    net.Layers(1).TransferFunction = 'purelin'; % 线性激活函数，如需其他非线性可改这里
    net.Layers(end).TransferFunction = 'softmax'; % 输出层通常使用softmax
end

2. **使用Bayesian Optimization进行超参数调优**:

% 定义超参数和目标函数
params = {'NumHidden', [5, 10, 15], 'LearningRate', logspace(-4, -1, 10)};
objective = @(theta) trainAndEvaluateNetwork(theta, data);

% 使用BayesianOptimization函数进行优化
bayesopt = bayesopt(objective, params);
[bestParams, bestFval] = run(bayesopt);

% 将最优参数应用到网络上
numHidden = bestParams{'NumHidden'};
learningRate = bestParams{'LearningRate'};
net = createBPNetwork(numInputs, numHidden, numOutputs);
net.TrainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt训练函数
net.LearningRate = learningRate;
net = train(net, inputs, targets);

在这个例子中，`trainAndEvaluateNetwork`是一个自定义函数，负责训练网络并评估性能。