神经网络算法改进代码示例与训练过程详解

这段代码是一个用MATLAB编写的神经网络实现示例，用于解决分类问题。它主要涉及以下几个关键知识点： 1. 数据预处理：代码首先加载四个数据集（c1, c2, c3, c4），并对数据进行合并，并随机打乱顺序。将输入特征（input）和输出标签（output1）分离，分别用于训练和测试数据。 2. 数据划分：将数据划分为训练集（1500个样本）和测试集（500个样本）。使用mapminmax函数对输入数据进行归一化处理，确保所有特征在相同的尺度上。 3. 神经网络结构定义：定义了三层神经网络，包括一个输入层（innum=24节点）、一个隐藏层（midnum=25节点）和一个输出层（outnum=4节点）。权重矩阵w1、w2和偏置向量b1、b2初始化为随机值，这里还引入了两个副本w1_1、w1_2等，可能是为了进行梯度下降等优化过程中的参数更新。 4. 学习率和迭代设置：选择了一个小的学习率alfa（0.01）和一个较大的迭代次数上限（max_epoch=10000），以及一个误差目标（err_goal=0.01），这些都是训练神经网络的重要参数。 5. 前向传播与反向传播：在每次迭代（forii=1:10）中，遍历训练集中的每个样本（fori=1:1:1500），计算隐藏层和输出层的激活值。接着，根据输出层的分类结果（case1-4），设置目标输出（one-hot编码）。在前向传播过程中，计算预测输出与实际输出的误差，并通过反向传播算法更新网络权重和偏置。 6. 梯度下降优化：使用随机梯度下降（SGD）来更新权重和偏置，其中涉及到权重矩阵w2（w2_1和w2_2的更新）和偏置向量（b1_1, b1_2, b2_1, b2_2）的更新，以及一个交叉熵损失函数的使用。 7. 结束条件：当达到预设的误差目标或达到最大迭代次数时，训练结束。最终得到的神经网络可以用于对测试集进行预测，评估模型的性能。 这段代码提供了一个基本的多层感知器（MLP）神经网络的实现，展示了如何处理数据、设计网络架构、训练和评估模型的过程。对于初学者来说，这是一个实用的练手项目，可以帮助理解神经网络的基本工作原理和常见优化方法。