Matlab开发的浅神经网络绘图工具：加偏压与重色图

资源摘要信息:"浅神经网络绘图仪是一个专门为浅神经网络设计的可视化工具，它能够以图形化的方式展示浅层神经网络的结构和参数。使用该绘图仪可以增强对浅神经网络训练过程的理解和监控，特别是通过颜色和大小来表示权重和偏置的变化，从而让使用者可以直观地看到网络参数在学习过程中的动态变化。 该工具是一个MATLAB开发的工具箱界面组件，它是深度学习工具箱的一个补充，使得用户在使用MATLAB进行浅神经网络训练时能够更加直观和便捷地进行操作。通过集成的按钮，用户可以在每个训练周期结束时自动更新网络图，实时观察神经网络的变化情况。 函数使用的基本示例中提到了使用fitnet函数创建一个含有指定隐藏层数量的神经网络。fitnet是一个预设的神经网络训练函数，可以用来训练多种类型的前馈神经网络，其中num_hidden_layers是一个用户指定的参数，代表了网络中隐藏层的层数。 接着，通过设置network对象的plotFcns属性，用户可以将浅神经网络绘图仪添加到网络训练过程中。plotFcns属性可以接受一个函数句柄数组，其中包含了训练期间和测试期间需要调用的绘图函数。在此示例中，用户添加了自定义的绘图函数plotShallowNetwork到训练过程的绘图函数中。 在训练神经网络时，使用train函数进行网络训练，并将输入数据in_data和目标数据out_data作为参数传递给train函数。train函数执行后会返回训练好的网络t_network和训练记录t_Record，后者包含了训练过程的详细信息，包括性能指标和错误率等。 该绘图仪特别适合于教学和演示浅神经网络的工作原理。对于开发者来说，它提供了一个有效的辅助手段，使得在开发和调试神经网络的过程中，能够通过图形界面快速识别出可能的问题所在，例如权重更新不均衡、过拟合或欠拟合等现象。" 知识点包括但不限于： 1. 浅神经网络的定义和特点。 2. 神经网络权重和偏置的概念。 3. MATLAB中深度学习工具箱的使用。 4. fitnet函数的用途和参数配置。 5. 神经网络训练过程中的绘图函数使用。 6. 自定义绘图函数plotShallowNetwork的集成和功能。 7. 神经网络训练过程的监控和分析。 8. 神经网络训练记录的解读和应用。 9. 在MATLAB中进行神经网络设计、训练和调试的方法。 10. 可视化工具在神经网络设计中的重要性和优势。