MATLAB神经网络训练函数详解

"这篇资料主要总结了神经网络中的一些关键函数和概念，特别是与MATLAB工具箱相关的函数，包括神经网络结构的定义、不同类型的激活函数以及训练算法的应用。" 在神经网络中，构建网络的基本过程是定义网络结构、设置激活函数以及选择训练算法。在给出的例子中，`net=newff(minmax(p),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingd');` 是使用MATLAB神经网络工具箱创建一个前馈神经网络（feedforward network）的命令。`minmax(p)` 表示对输入数据p进行归一化处理，将其范围缩放到0-1之间。`[10,1]` 定义了网络的层数和每层的节点数，这里有一个包含10个节点的隐藏层和一个包含1个节点的输出层。激活函数是网络非线性转换的关键，`'tansig'` 指的是双曲正切函数，常用于隐藏层，它提供了一种S型曲线形状，有助于学习复杂模式。而`'purelin'` 是线性函数，通常用于输出层，以得到线性的输出。 训练函数 `'traingd'` 指的是梯度下降法，这是一种常用的优化方法，用于调整网络权重以最小化损失函数。对于多分类问题，输出层的节点数可以根据类别数量设置，如二分类可以设置为1个节点，通过0和1来区分，而多分类可以设置多个节点，每个节点对应一类。 MATLAB工具箱还提供了其他训练函数，如 `learnbpm.m` 实现带动量因子的权值修正，`trainbpm.m` 用于训练一到三层的带有动量因子的反向传播网络。`trainbpa.m` 是一个带有自适应学习速率的反向传播训练函数，适用于训练更深的网络。这些函数的使用方式在摘要中有所展示，例如 `trainbpm.m` 和 `trainbpa.m` 的调用格式。 此外，摘要还提到了MATLAB的一些基本绘图函数，如 `figure` 用于创建新图形窗口，`clf` 清除当前图形，`plot` 绘制线性图形，`title`、`xlabel` 和 `ylabel` 分别用于设置图形标题和坐标轴标签，`text` 添加文本注释，`grid` 添加网格线，`hold` 保持当前图形以便在同一图上绘制多个图形，以及 `subplot` 用于创建子图。 这篇资料涵盖了神经网络的基础知识，包括网络结构、激活函数的选择、训练算法以及MATLAB中与神经网络和数据可视化相关的函数，对于理解和应用神经网络模型有一定帮助。