MATLAB 2017b神经网络工具箱入门指南

"MATLAB 2017b神经网络使用手册是一份详细的软件指南，旨在帮助用户理解和操作MATLAB中的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox)。该手册由Mark Hudson Beale、Martin T. Hagan、Howard B. Demuth等人编写，适用于R2017b版本。手册提供了如何联系MathWorks公司的各种途径，包括官方网站获取最新资讯、销售与服务、用户社区以及技术支持等联系方式。此外，手册还强调了软件的版权信息和对于美国联邦政府收购的相关规定，明确了其作为商业计算机软件的地位和使用条款。" MATLAB 2017b神经网络工具箱是MATLAB的一个重要扩展，它提供了一系列功能强大的工具来构建、训练和分析神经网络模型。这个工具箱的主要知识点包括： 1. **神经网络基础**：理解神经网络的基本结构，如输入层、隐藏层和输出层，以及神经元之间的连接权重。 2. **网络架构**：学习如何创建不同类型的神经网络，如前馈网络（Feedforward Networks）、循环网络（Recurrent Networks）、自组织映射（Self-Organizing Maps）等。 3. **训练算法**：掌握不同的训练函数，如反向传播（Backpropagation）、梯度下降（Gradient Descent）、Levenberg-Marquardt等，用于优化网络权重以减小预测误差。 4. **函数与类**：了解如何使用工具箱提供的函数（如`neuralnet`、`feedforwardnet`、`train`等）和MATLAB类来构建和操作神经网络。 5. **数据预处理**：学习如何对输入数据进行归一化、标准化等预处理步骤，以提高网络训练的效果。 6. **模型评估**：理解如何使用测试集评估网络性能，以及计算指标如均方误差（MSE）、准确率（Accuracy）等。 7. **应用示例**：手册可能包含各种实际应用示例，如图像分类、信号识别、时间序列预测等，帮助用户理解如何在具体问题中应用神经网络。 8. **可视化工具**：了解如何利用工具箱的图形用户界面（GUIs）如Neural Network App，进行网络设计和结果可视化。 9. **并行计算**：MATLAB 2017b可能支持利用多核处理器或GPU进行并行计算，加快神经网络的训练速度。 10. **自定义网络组件**：学习如何创建自定义激活函数、损失函数或学习规则，以适应特定问题的需求。 通过阅读这份使用手册，用户将能够熟练地运用MATLAB 2017b神经网络工具箱进行建模、训练和优化神经网络，解决各种复杂的问题。同时，手册也会强调版权和使用限制，确保用户遵循合法合规的使用方式。