贝叶斯神经网络matlab代码

贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）是一种可以进行不确定性推理的神经网络模型。相比传统神经网络，贝叶斯神经网络具有更好的泛化能力和可解释性。Matlab提供了Bayesian Neural Network Toolbox，可以用于构建和训练贝叶斯神经网络。

在Matlab中，可以使用以下步骤构建和训练贝叶斯神经网络：
1. 准备数据集，并将其分为训练集和测试集。
2. 定义贝叶斯神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数、激活函数等参数。
3. 使用贝叶斯优化算法（如Markov Chain Monte Carlo）来优化网络参数，并使用训练集进行模型训练。
4. 使用测试集对模型进行评估，并对模型进行调整和优化。

下面是一个简单的贝叶斯神经网络Matlab代码示例，实现了对Iris数据集的分类：

% Load the Iris data set
load fisheriris
x = meas';
t = dummyvar(categorical(species)');

% Define the Bayesian neural network model structure
net = bayesianoptimization;
net = configure(net, x, t);
net.layers{1}.activationFcn = 'relu';
net.layers{2}.activationFcn = 'softmax';

% Train the model using the Bayesian optimization algorithm
opts = bayesoptopt('Verbose', 0);
[net, tr] = train(net, x, t, 'UseGPU', 'no', 'Options', opts);

% Test the model using a test set
xTest = x(:, tr.testInd);
tTest = t(:, tr.testInd);
yTest = net(xTest);

% Calculate the classification accuracy
[~, idx] = max(yTest);
[~, idxt] = max(tTest);
accuracy = sum(idx == idxt)/length(idxt);
disp(['Classification accuracy: ' num2str(accuracy)]);