matlab神经网络训练函数

Matlab中有很多神经网络训练函数，其中最常用的是以下几个：

1. `trainlm`: Levenberg-Marquardt算法，适用于小型网络和有限数据集。

2. `traingd`: 梯度下降算法，适用于大型网络和较大数据集。

3. `traingda`: 自适应梯度下降算法，适用于大型网络和变量学习率。

4. `trainrp`: RPROP算法，适用于大型网络和非平稳数据集。

5. `trainbr`: Bayes正则化算法，适用于小型网络和高噪声数据集。

这些函数可以根据不同的神经网络结构和数据集进行选择和调整。在使用这些函数时，需要注意参数的设置和调整，以确保网络能够快速、稳定地收敛并获得较好的预测结果。