动量策略原理代码

动量策略的原理已经在之前的回答中进行了简要介绍。下面是一个简单的MATLAB代码示例，演示如何使用动量策略训练神经网络：

% 加载数据
load iris_dataset
x = irisInputs;
t = irisTargets;

% 创建神经网络
net = feedforwardnet(10);

% 设置动量策略参数
net.trainFcn = 'trainlm';
net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率
net.trainParam.mc = 0.9; % 动量系数

% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, x, t);

% 使用训练好的神经网络进行预测
y = net(x);

% 显示训练误差和验证误差
plotperform(tr)

在上面的代码中，我们首先加载了一个示例数据集（鸢尾花数据集），然后创建了一个包含10个隐藏神经元的前馈神经网络。接下来，我们设置了动量策略的参数，包括学习率和动量系数。最后，我们使用“train”函数对神经网络进行训练，并使用“plotperform”函数显示训练误差和验证误差的图表。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。