matlab 神经网络 m文件

Matlab中的神经网络m文件是一种专门用于创建、训练和分析神经网络模型的脚本语言。M文件通常包括一系列的函数和命令，用于定义网络结构（如输入层、隐藏层和输出层）、初始化权重、设置学习算法、训练网络以及评估性能。以下是一些关键步骤：

1. **定义网络结构**：使用`feedforwardnet`或`trainNetwork`等函数创建神经网络结构，可以指定层数、节点数和激活函数。

net = feedforwardnet(numLayers, numNodes);

2. **预处理数据**：对输入数据进行归一化、标准化或将其转化为网络所需的格式。

3. **训练网络**：使用`trainFcn`设置训练函数（如Levenberg-Marquardt、backpropagation），并提供训练样本。

net = train(net, X_train, Y_train, 'TrainingFunction', 'trainlm');

4. **评估与验证**：通过`sim`函数预测新数据，使用`crossval`进行交叉验证评估性能。

5. **保存与加载**：使用`save`函数将训练好的网络保存到.m文件，之后可以用`load`加载。

save('neural_net.mat', 'net');
net = load('neural_net.mat');