MATLAB 2017b神经网络工具箱入门指南

3星 · 超过75%的资源 需积分: 0 54 下载量 180 浏览量 更新于2023-05-29 1 收藏 3.06MB PDF 举报
"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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新版Matlab中神经网络训练函数Newff的详细讲解-新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法.doc 本帖最后由 小小2008鸟 于 2013-1-15 21:42 编辑 新版Matlab中神经网络训练函数Newff的详细讲解 一、   介绍新版newffSyntax·          net = newff],{TF1 TF2...TFNl}, BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) Descriptionnewff],{TF1 TF2...TFNl}, BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) takes several arguments PR x Q1 matrix of Q1 sample R-element input vectorsTSN x Q2 matrix of Q2 sample SN-element target vectorsSiSize of ith layer, for N-1 layers, default = [ ]. TFiTransfer function of ith layer. (Default = 'tansig' for hidden layers and 'purelin' for output layer.)BTFBackpropagation network training function BLFBackpropagation weight/bias learning function IPFRow cell array of input processing functions. OPFRow cell array of output processing functions. DDFData divison function ExamplesHere is a problem consisting of inputs P and targets T to be solved with a network.·          P = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4];Here a network is created with one hidden layer of five neurons.·          net = newff;The network is simulated and its output plotted against the targets.·          Y = sim;plotThe network is trained for 50 epochs. Again the network's output is plotted.·          net.trainParam.epochs = 50;net = train;Y = sim; plot 二、   新版newff与旧版newff调用语法对比 Example1比如输入input(6*1000),输出output为(4*1000),那么旧版定义:net=newff,[14,4],{'tansig','purelin'},'trainlm');新版定义:net=newff; Example2比如输入input(6*1000),输出output为(4*1000),那么旧版定义:net=newff,[49,10,4],{'tansig','tansig','tansig'},'traingdx');新版定义:net=newff; 更详细请看word文档 新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法.doc