如何在matlab中的bp神经网络中使用ADAM训练函数

在Matlab中使用ADAM训练算法训练BP神经网络，需要进行以下步骤：

1. 定义神经网络结构：使用Matlab内置函数创建BP神经网络结构。

2. 导入数据：使用Matlab读入训练数据和测试数据。

3. 设置训练参数：设置训练算法、学习率、最大训练次数等参数。

4. 开始训练：使用Matlab函数训练神经网络，并使用ADAM算法作为优化算法。

5. 评估训练效果：使用Matlab函数评估神经网络的训练效果，并可以通过图像查看训练过程中的损失值变化情况。

以下是一个使用ADAM算法训练BP神经网络的示例代码：

% 定义神经网络结构
net = feedforwardnet(10);

% 设置训练参数
net.trainFcn = 'trainscg';
net.performFcn = 'crossentropy';
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.max_fail = 6;
net.trainParam.showWindow = false;

% 导入数据
x = [0:0.1:2*pi]';
y = sin(x);
[x,y] = ANNdata(x,y);

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,x,y);

% 评估训练效果
y_hat = net(x);
plotregression(y,y_hat);

这仅仅是一个简单的示例，实际情况可能会