使用神经网络工具箱编写的三层BP网络训练代码示例
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更新于2024-10-18
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本篇文章主要介绍了如何使用MATLAB神经网络工具箱来实现三层Backpropagation (BP) 神经网络的编程代码。首先,作者明确了所使用的工具箱和网络结构,即三层BP网络,这是一种常用的前馈神经网络结构,由输入层、隐藏层和输出层组成,常用于处理非线性映射问题。
在代码开始部分,作者定义了几个关键变量,如输入数据(Input)和输出数据(Output),以及用于测试的数据(Test和Check)。通过`textread`函数读取数据文件,将数据分为训练集和测试集,并对数据进行预处理,如归一化(`premnmx`函数)以提高模型的性能。
参数设置是神经网络训练的重要组成部分。`Para`对象包含了学习参数,如目标误差(Goal)、迭代次数(Epochs)、学习率(LearnRate)、显示更新频率(Show)、输入范围(InRange)、神经元数量(Neurons)、转移函数(TransferFcn)、训练函数(TrainFcn)、学习函数(LearnFcn)、性能函数(PerformFcn)等。例如,`Para.Goal=0.0001` 表示期望的最小误差,`Para.LearnRate=0.1` 是步长大小,`Para.Epochs=800` 是训练的最大迭代轮数。
`Para.InNum` 和 `Para.IWNum` 分别表示输入层和第一层神经元的数量,`Para.LWNum` 计算权重矩阵的元素数量,而 `Para.BiasNum` 计算偏置向量的元素数量。这些参数的选择对网络的性能有直接影响,需要根据具体问题调整。
在实际训练过程中,`traingd`、`traingda`、`traingdm` 和 `traingdx` 函数分别代表不同的优化算法,如梯度下降法(GD)、动量法(DA)、拟牛顿法(DM)和带有动量的拟牛顿法(DX)。`Para.TrainFcn` 设置为 `'trainlm'`,表明可能使用Levenberg-Marquardt反向传播算法,这是一个针对深层网络的高效优化方法。
最后,代码中的 `PerformFcn` 指定了性能评估函数,这里选择的是均方误差(MSE),用于衡量模型预测结果与实际输出的差异。整体来看,这段代码提供了实现三层BP神经网络训练的完整步骤,包括数据预处理、参数设置和训练过程的调用,适合初学者学习和参考MATLAB神经网络工具箱的使用。
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