深度学习 matlab 回归举例

以下是一个深度学习 matlab 回归的例子：

首先，我们生成一组随机数据作为训练集和测试集：

train_X = rand(100,1)*10;
train_Y = sin(train_X) + randn(size(train_X))*0.1;
test_X = rand(50,1)*10;
test_Y = sin(test_X) + randn(size(test_X))*0.1;

然后，我们建立一个深度神经网络模型：

model = fitnet(10); % 10 hidden layers
model = train(model,train_X',train_Y');

接着，我们对测试集进行预测，并计算预测误差：

Y_test_pred = model(test_X');
test_error = gsubtract(test_Y',Y_test_pred);

最后，我们可以用图表展示预测效果：

plot(test_X,test_Y,'b.');
hold on;
plot(test_X,Y_test_pred,'r');
legend('Actual','Predicted');

通过上述步骤，我们可以实现一个简单的深度学习 matlab 回归模型，并对其进行测试和预测。

相关问题

深度学习多输入多输出函数预测 matlab举例

假设我们要用深度学习模型预测一个人的收入，其中输入包括年龄、性别和教育程度，输出为收入水平和税前工资。

首先，我们需要准备好数据集，包括训练集和测试集，每个样本包括年龄、性别、教育程度、收入水平和税前工资。

然后，我们可以使用 MATLAB 中的深度学习工具箱来构建模型。假设我们采用全连接神经网络，代码如下：

inputs = [age; gender; education]; % 输入数据
targets = [income; salary]; % 输出数据

layers = [ ... % 神经网络的层次结构
    fullyConnectedLayer(10)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(5)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(2)
    regressionLayer];

net = trainNetwork(inputs, targets, layers); % 训练神经网络

在这个例子中，我们将输入数据传递给一个全连接层，然后使用 ReLU 激活函数，再连接到另一个全连接层和 ReLU 激活函数，最后连接到输出层和回归损失函数。

训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型性能：

testInputs = [testAge; testGender; testEducation]; % 测试集输入数据
testTargets = [testIncome; testSalary]; % 测试集输出数据

predictions = predict(net, testInputs); % 预测输出数据

MSE = mean((predictions - testTargets).^2); % 计算均方误差

这个例子展示了如何使用深度学习模型处理多输入多输出函数预测问题，并且说明了 MATLAB 中的深度学习工具箱的基本用法。