我想在matlab里用ANN训练10组数据，该网络由4层隐含层组成，训练函数是trainscg，隐含层的激活函数是tanh。

好的，您想在MATLAB中用ANN训练10组数据，该网络由4个隐含层组成，训练函数是trainscg，隐含层的激活函数是tanh。您可以使用MATLAB自带的Neural Network Toolbox来实现这个目标。首先，您需要定义一个4层的全连接神经网络模型，并设置各层的节点数和激活函数，如下所示：

net = feedforwardnet([n1,n2,n3,n4],'trainlm');
net.layers{1}.transferFcn = 'tanh';
net.layers{2}.transferFcn = 'tanh';
net.layers{3}.transferFcn = 'tanh';
net.layers{4}.transferFcn = 'tanh';

其中，n1,n2,n3,n4分别表示第1,2,3,4层的节点数。接下来，您需要将您的数据集输入到网络中进行训练，如下所示：

net = train(net,input,target,'trainscg');

其中，input表示训练数据的输入矩阵，target表示训练数据的目标输出矩阵，'trainscg'表示使用SCG算法进行训练。训练完成后，您可以使用网络进行预测，如下所示：

output = net(input);

其中，output表示网络的输出矩阵。希望对您有所帮助！

相关问题

我想在matlab里用ANN训练10组数据，我该如何编程

你可以按照以下步骤编程：

1. 准备数据：将10组数据准备好并保存为.mat格式。

2. 创建ANN模型：使用Matlab中的neural network toolbox创建ANN模型，并对其参数进行配置。

3. 划分训练集和验证集：将数据集划分出一部分作为训练集，另一部分作为验证集，常规使用训练集来训练模型，使用验证集来测试模型的性能表现。

4. 训练ANN模型：使用train函数来训练ANN模型，并根据训练情况逐步调整网络参数直至达到最佳结果。

5. 验证ANN模型：使用测试数据集来验证ANN模型的性能表现，计算误差率并进行分析，进而进行调整。

6. 保存ANN模型：将训练好的ANN模型保存下来，为以后的使用打好基础。

以上是大体步骤，具体的细节要根据你的具体需求进行相应调整。

matlab 神经网络多隐含层训练

在MATLAB中，我们可以使用神经网络工具箱来实现多隐含层的训练。神经网络工具箱提供了一些函数和工具，使我们能够方便地定义、训练和测试多隐含层神经网络模型。

首先，我们需要定义神经网络模型的结构。可以使用`feedforwardnet`函数创建一个前馈神经网络对象，通过指定隐藏层的个数和每个隐藏层的神经元数量来定义多隐含层。例如，如果我们想要一个具有2个隐藏层，每个隐藏层有50个神经元的网络，可以使用以下代码创建：

net = feedforwardnet([50 50]);

然后，我们需要准备输入数据和目标数据。我们可以使用`train`函数来训练模型，该函数接受输入数据和对应的目标数据作为参数。在训练之前，我们可以设置一些训练选项，如迭代次数、学习率等。例如，以下代码演示了如何使用训练数据`inputs`和`targets`来训练网络模型：

net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.lr = 0.01;

net = train(net, inputs, targets);

训练完成后，我们可以使用训练好的模型对新的输入数据进行预测。使用`sim`函数可以实现此功能。以下是一个使用训练好的模型对测试数据进行预测的示例：

outputs = sim(net, testInputs);

除了使用默认的训练函数`train`之外，MATLAB还提供了其他一些用于训练神经网络的函数，如`trainlm`、`traingd`等。这些函数针对不同类型的问题和不同的训练要求进行了优化。

综上所述，我们可以使用MATLAB的神经网络工具箱来轻松地实现多隐含层的训练。通过适当定义网络结构、准备数据和调整训练参数，我们可以训练出高性能的神经网络模型，并用于数据预测和其他机器学习任务。