"神经网络Matlab2010b官方用户手册 英文版"
《Neural Network Toolbox™ 7 User’s Guide》是MathWorks公司为Matlab 2010b版本的神经网络工具箱编写的一份详尽指南。这份用户手册由Mark Hudson Beale、Martin T. Hagan、Howard B. Demuth等专家撰写,旨在帮助用户理解和使用Matlab中的神经网络功能。
神经网络工具箱(Neural Network Toolbox)是Matlab的一个扩展模块,专门用于构建、训练和分析神经网络模型。它提供了多种类型的神经网络架构,包括前馈网络(Feedforward Networks)、循环网络(Recurrent Networks)、自组织映射(Self-Organizing Maps, SOMs)以及各种其他的学习算法,如反向传播(Backpropagation)、径向基函数网络(Radial Basis Function Networks, RBFNs)等。这些网络可以应用于分类、回归、预测、函数拟合等多种问题。
用户手册涵盖了如何创建神经网络的基本步骤,包括定义网络结构、设置训练参数、选择优化算法以及进行网络训练。此外,还详细介绍了如何使用内置函数进行数据预处理、网络可视化、性能评估和网络调整。对于高级用户,手册还提供了关于自定义网络层、学习规则和损失函数的指导。
在错误报告和产品改进方面,MathWorks提供了多种联系方式,如通过电子邮件(bugs@mathworks.com)报告bug,通过service@mathworks.com查询订单状态和许可证续期,以及通过doc@mathworks.com报告文档错误。对于技术支持和产品建议,用户可以通过技术支持新sgroup(comp.soft-sys.matlab)或网站上的联系页面进行交流。
此外,手册强调了软件的版权信息,指出该软件受许可协议的约束,用户只能在许可协议的条款下使用或复制软件,未经MathWorks书面同意,不得擅自复制手册内容。对于联邦采购,手册还特别提到了适用于所有程序和文档的获取规定。
《Neural Network Toolbox™ 7 User’s Guide》是一份宝贵的资源,为使用Matlab 2010b进行神经网络研究和应用的用户提供了一套全面的参考资料,涵盖了从基本操作到高级技巧的广泛内容。