matlab中如何用神经网络求得数据拟合函数？用MATLAB神经网络进行函数拟合后，拟合的函数表达式有吗？神经网络一般是没有表达式的哈，但是只要你的参数每次都给的一样，在多次运行后它的多次结果会有一定的相似，这就是我们可以用它做拟合后的预测的原理，因为神经网络一般每次初始值都是随机值，所以结果也会有区别的。在表达拟合函数的时候，我们只要要列出它的参数取值及拟合模型即可，例如BP中的losig模型，
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2023-10-30 23:20:49
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目标线 训练误差变化曲线 训练误差变化曲线(每次不同) 实验2: BP网络用于曲线拟合 要求设计一个简单的BP网络，实现对非线性函数的逼近。通过改变该函数的参数以及BP网络隐层神经元的数目，来观察训练时间以及训练误差的变化情况。 Step1: 将要逼近的非线性函数设为正弦函数 k = 1; p = [-1:.05:1];t = sin(k*pi*p);plot(p,t,'-')title('要逼近
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2023-10-25 23:00:10
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一、实例 下面我们以一个神经网络为例，讲解TensorFlow的运行方式。在这个例子中，我们构造一个满足一元二次函数 y = ax 2 +b的原始数据，然后构建一个最简单的神经网络，仅包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。通过 TensorFlow 将隐藏层和输出层的 weights 和biases 的值学习出来，看看随着训练次数的增加，损失值是不是不断在减小import tensorflow
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2024-01-27 23:17:46
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问题提出在前面 “深度学习代码实践（四）- 从0搭建一个神经网络：感知机与激活函数”的博文分享中，提到， 神经网络的本质是：通过参数与激活函数来拟合特征与目标之间的真实函数关系。单层网络只能做线性分类任务，两层神经网络可以无限逼近任意连续函数。这里提到的“用两层神经网络可以无限逼近任意连续函数”。 那么神经网络是不是真的能够逼近任何函数？我用 Tensorflow 做了一个实验， 以一个
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2024-04-26 10:26:44
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1.CNN卷积神经网络（1）代码import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision # 数据库模块
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(1) # reproducible
# Hyper Para
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2024-04-08 21:49:35
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作者：Daniel时间：2020年7月30日写给Matlab小白的教程。如果你已经安装了Matlab，手头有一堆Matlab教程，面对书中一堆术语和命令不知所措，那么，请看本教程，从零开始，快速上手。1 本文要点初等代数计算：求函数值，求代数方程的根；画函数图像；代数运算符号：+、、*，/，sqrt，^；常数: pi命令：roots, fplot.
Karl最近对Matlab产生了浓厚的兴趣，刚刚
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2023-12-15 10:01:44
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本文以实现逻辑回归为例，逻辑回归如图所示，只有一个神经元结点。1. 激活函数logistic回归的激活函数一般使用sigmoid(x),其他情况可以使用tanh(x),ReLU(x)或者泄露ReLU(x),激活函数内容可以参考：从零开始搭建神经网络(一)基础知识。这里以sigmoid(x)为例表达式如下：def sigmoid(z):
"""
sigmoid激活函数
:pa
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2023-10-04 09:40:36
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9.1 代价函数 此处重点讲解神经网络在分类问题中的应用。假设有一个与左图类似的神经网络结构，再假设右边这些是训练集。用L表示神经网络的总层数即L=4。用sl来表示第l层的单元数（神经元的数量），其中不包括偏置单元，比如s1=3，s2=5，s4=sL=4我们将会考虑两种分类问题：第一种是二元分类问题，在图中左下角，最终结果y只能取0和1。二元分类问题只有一个输出单
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2023-05-26 10:41:31
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every blog every motto: There’s only one corner of the universe you can be sure of improving, and that’s your own self.0. 前言记录两种方式拟合非线性函数及其预测神经网络对于非训练区间不能很好的进行预测，暂时未解决。1. 正文问题： 拟合函数 y = 2.1 机器学习（多项式拟合
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2023-12-21 23:04:17
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在提取指静脉的过程中，我们需要提取有用的ROI区域。而这时候，我们会采取将手指两边中点拟合成一条直线，求得这个直线的直线方程，然后得到旋转的角度，以便对原来的图像进行旋转操作。当我们知道如何取得手指的边缘中点后，直接用fitLine函数可以方便的按我们想要的方式得到期望 的直线。首先是官方文档上的函数原型： 然后我会通过实例来解释每一个参数的意义，代码十分简单：import cv2 as
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2023-06-23 10:40:53
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省流宽的神经网络容易过拟合，深的神经网络更能够泛化。想要读懂这篇文章，你需要知道什么是神经网络的深度：神经网络的层数，更确切地说，隐藏层数什么是神经网络宽度：在一个层上，神经元的数量
深度为2，宽度为6的神经网络
为什么激活函数如sigmoid可以拟合理论上所有的函数： 因为sigmoid、relu等激活函数非线性的特点，将激活层上不同的sigmoid函数相加，能够近似各种复杂的
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2023-09-11 20:49:59
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使用神经网络拟合数据1. 人工神经网络1.1 神经网络和神经元神经网络：一种通过简单函数的组合来表示复杂函数的数学实体。 人工神经网络和生理神经网络似乎都使用模糊相似的数学策略来逼近复杂的函数，因为这类策略非常有效。这些复杂函数的基本构件是神经元。其核心就是给输入做一个线性变换（如乘以一个权重再加上一个常数作为偏置），然后应用一个固定的非线性函数，即激活函数。 比如: w和b就是要学习的参数，wx
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2023-08-30 20:39:32
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神经网络基础知识及模型优化（二）前言一、正则化1.过拟合2.权值衰减3.Dropout4.为什么正则化有利于预防过拟合呢？二、超参数的验证1.验证数据2.超参数的最优化3.为超参数选择合适的范围三、偏差和方差参考文献总结 前言接着上一章介绍了参数的更新方法，权重的初始化方法以及Batch Normalization后，这一章将对正则化、超参数验证等进行简单的描述。一、正则化1.过拟合在机器学习中
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2023-09-22 17:48:29
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手写两层神经网络来拟合函数y = x1^2 + x2 + 100 (2)手写两层神经网络来拟合函数y = x1^2 + x2 + 100 (1) 手写代码对曲线进行拟合，并在测试集上取得了不错效果，但存在两个问题：层与层之间没有激活函数，虽然写了两层，实际上只是一层。随便输入两个数x1、x2，网络预测的结果不理想。接下来逐一解答上述两个问题。添加隐藏层在隐藏层后添加sigmoid函数进行激活，达到
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2023-09-21 08:45:36
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为什么要激活函数？原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即 y= f(x)。拟合效果的好坏取决于数据质量及模型的结构，像逻辑回归、感知机等线性模型的拟合能力是有限的，连xor函数都拟合不了，那神经网络模型结构中提升拟合能力的关键是什么呢？搬出神经网络的万能近似定理可知，“一个前馈神经网络如果具有线性输出层和至少一层具有任何一种‘‘挤压’’
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2023-10-09 14:50:02
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近期在准备美赛，因为比赛需要故重新安装了matlab，在里面想尝试一下神将网络工具箱。就找了一个看起来还挺赏心悦目的函数例子练练手：
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2023-05-31 09:02:13
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其实各大深度学习框架背后的原理都可以理解为拟合一个参数数量特别庞大的函数，所以各框架都能用来拟合任意函数，Pytorch也能。在这篇博客中，就以拟合y = ax + b为例（a和b为需要拟合的参数），说明在Pytorch中如何拟合一个函数。一、定义拟合网络1、观察普通的神经网络的优化流程# 定义网络
net = ...
# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(ne
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2023-10-18 19:49:36
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1 神经元从本质上讲，神经元不过是输入的线性变换（例如，输入乘以一个数[weight，权重]，再加上一个常数[偏置，bias]），然后再经过一个固定的非线性函数（称为激活函数）。神经元：线性变换后再经过一个非线性函数o = f(wx + b)，其中 x 为输入，w为权重或缩放因子，b为偏置或偏移。f是激活函数，在此处设置为双曲正切（ tanh）函数。通常，x 以及&n
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2023-05-23 10:18:06
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我们知道深度神经网络的本质是输入端数据和输出端数据的一种高维非线性拟合，如何更好的理解它，下面尝试拟合一个正弦函数，本文可以通过简单设置节点数，实现任意隐藏层数的拟合。基于pytorch的深度神经网络实战，无论任务多么复杂，都可以将其拆分成必要的几个模块来进行理解。1)构建数据集，包括输入，对应的标签y2) 构建神经网络模型，一般基于nn.Module继承一个net类，必须的是__init__函数
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2023-09-14 16:37:25
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09.拟合神经网络参数代价函数衡量预测值与真实值差异的函数在神经网络中，每一个神经元都有代价函数和正则化函数，以此进行反向传播，减小误差值反向传播算法为了求损失函数对每个需要更新的参数的偏导，让代价函数最小化得出误差后返回隐藏层的偏导函数（误差项）中调整权重，以此减小整体函数值的误差梯度检测在反向传播中会导致一些bug的产生，以此得到的神经网络存在误差，但是我们并不知道，所以要解决这样的误差，用到
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2023-10-26 17:02:31
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