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。
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2021-08-19 上传
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