用matlab写一个附加动量优化的BP神经网络
时间: 2023-09-16 17:12:20 浏览: 53
好的,我了解了您的要求,并且会为您提供一份使用Matlab编写的附加动量优化的BP神经网络的代码。
首先,需要加载您的数据集,分割出训练集和测试集:
```
load('data.mat'); % 加载数据
trainRatio = 0.7; % 训练集比例
[trainIdx,valIdx,testIdx] = dividerand(length(data),trainRatio,0,1-trainRatio);
trainData = data(trainIdx,:); % 训练集
testData = data(testIdx,:); % 测试集
```
然后,需要定义神经网络的结构,包括输入层、隐含层和输出层的节点数:
```
inputSize = size(trainData,2)-1; % 输入层节点数
hiddenSize = 10; % 隐含层节点数
outputSize = 1; % 输出层节点数
```
接下来,定义BP神经网络的初始权重和偏置,并初始化动量因子:
```
% 初始权重和偏置
W1 = rand(hiddenSize,inputSize).*2-1; % 输入层到隐含层的权重
b1 = rand(hiddenSize,1).*2-1; % 隐含层的偏置
W2 = rand(outputSize,hiddenSize).*2-1; % 隐含层到输出层的权重
b2 = rand(outputSize,1).*2-1; % 输出层的偏置
% 初始化动量因子
alpha = 0.1; % 学习率
beta = 0.9; % 动量因子
deltaW1 = zeros(size(W1)); % 输入层到隐含层的权重的动量
deltaW2 = zeros(size(W2)); % 隐含层到输出层的权重的动量
deltab1 = zeros(size(b1)); % 隐含层的偏置的动量
deltab2 = zeros(size(b2)); % 输出层的偏置的动量
```
定义sigmoid函数及其导数:
```
sigmoid = @(x) 1./(1+exp(-x)); % sigmoid函数
dSigmoid = @(x) sigmoid(x).*(1-sigmoid(x)); % sigmoid函数的导数
```
进行BP神经网络的训练:
```
numEpochs = 1000; % 迭代次数
for epoch = 1:numEpochs
for i = 1:size(trainData,1)
% 前向传播
x = trainData(i,1:inputSize)';
y = trainData(i,end);
z1 = W1*x+b1;
a1 = sigmoid(z1);
z2 = W2*a1+b2;
ypred = sigmoid(z2);
% 反向传播
delta2 = (y-ypred).*dSigmoid(z2);
delta1 = W2'*delta2.*dSigmoid(z1);
% 计算动量
deltaW1 = alpha*delta1*x'+beta*deltaW1;
deltaW2 = alpha*delta2*a1'+beta*deltaW2;
deltab1 = alpha*delta1+beta*deltab1;
deltab2 = alpha*delta2+beta*deltab2;
% 更新权重和偏置
W1 = W1+deltaW1;
W2 = W2+deltaW2;
b1 = b1+deltab1;
b2 = b2+deltab2;
end
end
```
进行BP神经网络的测试与预测:
```
testX = testData(:,1:inputSize)';
testY = testData(:,end)';
ypred = sigmoid(W2*sigmoid(W1*testX+b1)+b2);
fprintf('测试集准确率:%2.2f%%\n',sum(round(ypred)==testY)/length(testY)*100);
```
以上就是使用Matlab编写的附加动量优化的BP神经网络的代码,您可以根据需要进行调整和修改。
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