MATLAB神经网络工具箱中 训练算法模型可选的优哪些

MATLAB神经网络工具箱中提供了多种训练算法模型可供选择，以下是其中一些常用的优化算法：

1. 反向传播算法（Backpropagation Algorithm）：是一种基础的神经网络训练算法，用于训练前馈神经网络，可以用于分类和回归问题。

2. 梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）：是一种通过计算损失函数的梯度来更新神经网络参数的优化算法，包括批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降等变种。

3. 逆拟牛顿法（Quasi-Newton Methods）：是一种不需要计算海森矩阵的优化算法，通过近似计算海森矩阵的逆来更新神经网络参数。

4. 共轭梯度算法（Conjugate Gradient Algorithm）：是一种通过计算共轭梯度来更新神经网络参数的优化算法，可以加速训练过程。

5. Levenberg-Marquardt算法：是一种基于高斯-牛顿方法的优化算法，可以用于训练前馈神经网络和循环神经网络。

6. Rprop算法：是一种基于梯度符号的优化算法，可以有效地避免梯度消失和爆炸问题，可以用于训练前馈神经网络和循环神经网络。

7. Bayesian Regularization算法：是一种基于贝叶斯统计理论的优化算法，可以用于训练前馈神经网络和循环神经网络，可以有效地避免过拟合问题。

不同的优化算法适用于不同的神经网络结构和训练任务，需要根据具体情况选择合适的算法。