MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的先用newff函数建立网络，再用train函数训练即可。1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从
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2023-07-09 15:58:27
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1、常见参数net.trainParam.epochs 最大训练次数net.trainParam.goal 训练要求精度net.trainParam.lr 学习速率net.trainParam.show 显示训练迭代过程net.trainParam.time 最大训练时间 一
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2023-10-30 22:53:44
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本文将Matlab训练好的神经网络参数导出，在Visual Studio中导入，对数据重新计算。本文的方法可以用于C++调用离线训练好的神经网络。作为神经网络学习之路的一个小小记录Matlab训练神经网络首先在Matlab中训练神经网络，本文使用了Matlab的神经网络工具箱中的House Pricing示例模型。在Matlab命令行界面中键入nnstart进入神经网络工具箱，导入数据，默认隐含层
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2023-08-24 00:05:22
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matlab脚本程序实例源码：clear; clc;%一个简单的BP网络拟合问题 %训练样本的生成 X=-1:0.1:1; %X为输入 这里是在[-1 1]区间内以0.1为步进值（相邻两数的差值）生成的21组数据，用来表示该网络的输入 D=[-0.9602 -0.5770 -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 0.4609... 0.13
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2023-08-02 15:22:16
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设[P,T]是训练样本，[X,Y]是测试样本；net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立网络q=sim(net,p);e=q-T;plot(p,q); %画训练误差曲线q=sim(net,X);e=q-Y;plot(X,q); %画测试误差曲线训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定
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2023-08-10 15:53:24
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1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。表2 国内男子跳高运动员各项素质指标序号跳高成绩()30行进跑(s)立定三级跳远()助跑摸高()助跑4—6步跳高()负重深蹲杠铃()杠铃半蹲系数100(s)抓举() 12.243.29.63.452.151402.811.05022.333.210.33.752.21203.41
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2023-07-04 11:46:04
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用matlab做实验，由于数据量比较大，出现“Out of Memory”，但是算了下数据量，发现还不足以让2.5G的内存消耗殆尽啊，于是在网上查找问题解决方法，下面是别人的方法：
Matlab内存不足问题的解决
最近尝试采用matlab中的神经网络工具包做些试验，但是数据的规模比较大，在模型训练的过程中，总是返回“Out Of Memory”错误，而不能继续训练。尝试了几种可能的解决方
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2023-08-20 22:01:41
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MATLAB神经网络3-训练训练模式优化性能函数（误差代价函数）多训练几次过拟合激活函数logsig sigmoid函数pureline 线性函数hardlim 转换函数hardlimstrainsig 函数trainadaptsimtraining算法data divisiondibiderand 函数performancecalculationsprogressepochtimeperfor
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2023-12-12 17:07:33
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继续上篇来写。为了使这个神经网络满足我们需要，我们能够改变的东西有：（0）输入输出的格式和质量（1）各个神经元的权重值W（2）偏置bias，这个改变从广义上说，也算是改变权重W0（3）激活函数（4）神经网络层数（5）每一层神经元个数（6）神经网络的结构那么问题又来了，这些参数怎么改变呢？我们一部分一部分的进行讲解。一、激活函数的选取下面列出几个激活函数数学定义以及Matlab中的相应函数，大家可以
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2023-12-18 11:59:00
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BP神经网络 用matlab库实现先把代码存在这里，以后用了方便原理BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型：BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，
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2023-08-01 16:38:30
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下文将简单介绍训练卷积神经网络中使用到的权重初始化、梯度下降优化器的选择及计算原理、常用的正则化方法、超参数的调节。1. 权重初始化 权重初始化是训练人工神经网络很重要的一部分。有一种想法是：由于我们知道能通过梯度下降反向传播来优化、更新权重，只要经
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2023-10-13 00:01:34
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Matlab具有强大的数据绘图功能，可以通过 Figure 绘制 BP 神经网络图，并保存矢量图，具体代码如下1. codefigure("name","BP figure")
x1 = ones(1, 5);
x2 = 2 * ones(1, 11);
x3 = 3 * ones(1, 8);
y1 = 4:8;
y2 = 1:11;
y3 = 2.5:9.5;
for i = 1:5
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2023-07-09 16:00:56
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MATLAB BP神经网络的设计与优化前言一、数据集划分二、网络拓扑结构确定2.1 输入层与输出层2.2 隐藏层个数与单元数2.3 传递函数、学习函数与性能函数三.初始权值、阈值的确定3.1 随机给定[-1 1]3.2 优化算法优化初始权值、阈值四、训练参数设定五、训练及训练效果评价六、训练结果七、传统BP训练与自适应学习率+动量学习训练对比总结 前言BP(Back Propagation)神经
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2023-10-30 23:02:11
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mapminmax:归一化函数，将数据归一到指定的区间范围内。newff:创建一个前向的反馈神经网络 train：对网络进行训练和学习sim:对训练好的网络进行仿真和模拟预测 BP神经网络代码 I. 清空环境变量II. 训练集/测试集产生III. 数据归一化IV. BP神经网络创建、训练及仿真测试V. 性能评价VI. 绘图I. 清空环境变量cl
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2023-07-05 20:39:26
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import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 1.设置输入和输出节点的个数,配置神经网络的参数。 # MNIS
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2024-04-08 09:40:48
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前面几章已经介绍了神经网络的结构、数据初始化、激活函数、损失函数等问题，现在我们该讨论如何让神经网络模型进行学习了。1 梯度检验权重的更新梯度是否正确决定着函数是否想着正确的方向迭代，在UFLDL中我们提到过，计算时梯度公式如果计算错误是不容被察觉的，我们需要比较分析法得到梯度与数值法得到的梯度是否相似，下面是一些技巧：1.1 centered formula高等数学中我们知道导数的近似公式：
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2023-12-14 14:37:12
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Matlab：LeNetLeNet是一个经典的卷积神经网络，其中结构的主要的关键部分是卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)、激活函数(Activation Function)、全连层(Full Connection Layer)、输出层(output layer)。 本博文实现的是一个简单的结构，主要包含：一个卷积层，一个池化层，一个全连接层以及
代码实现：1、第一种方法 第一种方法在zhangchaoyang的博客上面有C++的实现，只是上面针对的是标量的数据（输入和输出都是一维的）。而在Matlab中也提供了第一种方法的改进版（呵呵，个人觉得，大家可以在Matlab中运行open newrb查看下源代码）。 Matlab提供的一个函数
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2023-10-06 08:36:22
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简单的感知器神经网络创建——Perceptron概念：感知器神经网络是最简单的神经网络类型，采用单层神经网络结构，主要作用是解决最简单的分类问题。创建：采用GUI创建法： 创建一个逻辑与功能的感知器 ①在命令行窗口内输入nntool指令>> nntool即可打开Network/Data管理器窗口 ②其中 “Input Date”: 输入向量 “Target data”: 期望目标相应
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2023-08-14 09:55:23
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matlab 创建神经网络创建神经网络：1、tf为神经网络的传输函数，默认为’tansig’函数为隐层的传输函数，2、purelin函数为输出层的传输函数%TF1 = ‘tansig’;TF2 = ‘logsig’;%TF1 = ‘logsig’;TF2 = ‘purelin’;%TF1 = ‘logsig’;TF2 = ‘logsig’;%TF1 = ‘purelin’;TF2 = ‘purel
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2023-08-29 22:53:59
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