matlab中的bp神经网络进行学习速率自适应调整
时间: 2023-11-02 11:30:55 浏览: 93
在Matlab中,可以通过设置BP神经网络对象的trainFcn属性,使用不同的训练函数来实现学习速率自适应调整。常见的自适应学习速率算法包括Adagrad、Adadelta、RMSprop等。这些算法都可以在Matlab的神经网络工具箱中找到相应的训练函数。
以Adagrad算法为例,可以使用trainAdagrad函数来训练BP神经网络,并自适应调整学习速率。该函数的语法如下:
```matlab
net = trainAdagrad(net, P, T)
```
其中,net是BP神经网络对象,P是输入数据,T是目标数据。trainAdagrad函数将使用Adagrad算法训练神经网络,并返回训练好的神经网络对象net。
下面是一个简单的例子,展示如何使用trainAdagrad函数训练BP神经网络并自适应调整学习速率:
```matlab
% 创建一个2-3-1的BP神经网络
net = feedforwardnet([3]);
% 设置训练参数
net.trainFcn = 'trainAdagrad';
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.epochs = 100;
% 生成一些随机数据
P = rand(2, 100);
T = sin(P);
% 训练神经网络
net = train(net, P, T);
% 使用训练好的神经网络进行预测
Y = net(P);
```
在上述示例中,我们创建了一个2-3-1的BP神经网络,并使用trainAdagrad函数训练它,将训练数据设置为随机生成的数据,目标数据为对输入数据进行sin函数变换后的结果。训练完成后,我们使用训练好的神经网络进行输入数据的预测,并将结果存储在变量Y中。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)