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  • 基于MATLAB神经网络loss示例基于MATLAB神经网络loss示例
  • MATLAB中神经网络工具箱的使用

    千次阅读 多人点赞 2018-07-11 17:27:12
    今夕何夕兮,前些天把玩了一下MATLAB中神经网络工具箱的使用,忽有“扪参历井仰胁息”之感。别的倒是没什么,只是神经网络的数据组织结构有些“怪异”,要是不小心就会导致工具箱报错。以下便是神经网络工具箱的正确...

    今夕何夕兮,前些天把玩了一下MATLAB中神经网络工具箱的使用,忽有“扪参历井仰胁息”之感。别的倒是没什么,只是神经网络的数据组织结构有些“怪异”,要是不小心就会导致工具箱报错。以下便是神经网络工具箱的正确打开姿势,谨供诸君参考:

    1.打开MATLAB,在命令行输入nntool,将出现如下界面:


    图1 神经网络工具箱主界面

    其中最主要的分为6个部分:第1部分中显示的是系统的输入数据;第2部分是系统的期望输出;第3部分是网络的计算输出;第4部分是网络的误差,即2和3之间的差异;第5部分呈现的是已经建立的神经网络实例;第6部分的两个按钮分别负责数据的导入和网络模型的建立。

    2.点击“Import”按钮,分别导入输入数据与目标输出数据(数据可从工作区导入,也可从文件导入):


    图2 导入输入数据集


    图3 导入期望输出数据集

    导入数据后主界面的情况如下:

    图4 导入数据后的情况

    重要说明神经网络的数据是以列为基本单位的,即输入与输出数据的列数必须相同,否则将报错!如果原先数据是以行为单位组织的话,可以先在MATLAB中实现转置然后再导入,即B = A’。

    3.现在需要的数据已经有了,下一步就是建立一个神经网络模型对数据集进行学习。以下步骤以BP网络为例,首先点击“New”按钮,出现如下界面:

    图5 神经网络模型设置

    几个重要部分已在上图中框出:1处用于定义该神经网络的名称;2处用于选择神经网络的类型;3处用于选择网络的输入数据;4处用于确定网络的期望输出数据;5、6、7处分别对神经网络的主要机制函数进行设置;8处设置网络层数;9处用于选择各网络层(需要说明的是:第1层指的是隐含层而不是输入层),从而在10和11处可以对该层的神经元个数和传递函数进行设置;12处按钮可以用于查看当前所设置的神经网络的结构图(下附图);点击13处按钮即可生成对应的神经网络模型。前面只是简单地介绍了各个部分的作用,具体参数应该如何设置就只有各位自行去学习相关的文献了,此处不再多言。

    图6 神经网络结构预览

    4.现在模型和数据都有了,下一步该进行模型的训练了。回到主界面如下:

    图7 回到主界面

    选中我们刚才建立的神经网络模型,然后点击“Open”按钮,将会出现如下界面:

    图8 神经网络界面

    在这里主要介绍两个选项卡中的内容,一个是“Train”,另一个是“Adapt”。点击“Train”选项卡后做相应的设置即可进行神经网络的训练:

    图9 模型主要信息设置


    图10 模型具体参数设置

    设置完所有信息后点击“TrainNetwork”按钮即可进行网络的训练了。训练完成后会有一个结果信息界面,如下:

    图11 训练结果反馈

    5.OK,现在模型训练也结束了,那么下一步自然是要来验证我们训练的模型。先导入验证输入和验证输出,这一步不再重提。然后来到模型验证界面:

    图12 验证数据导入后


    图13 验证参数设置

    红框1中设置网络的输入和验证输出;2中设置网络输出和误差情况的存储名;这些都完成之后点击“Adapt Network”后即可。此后会出现如下的提示界面:

    图 14 提示界面

    接下来再回到神经网络主界面如下:

    图15 网络验证结果

    此时界面中会多出红框所框出的两组数据,它们分别是网络的输出与对应的输出误差。具体的数据可以通过双击它们来打开查看。

    重要说明:

    神经网络的输入和输出数据要求每列为一个样本,按平常的习惯可能需要转置一下。

    否则可能汇报输入/输出样本数量不同的错误。

    如果出现“input data size does not match net.inputs{1}.size”错误,那是因为创建神经网络是设定的输入个数与样本数据的输入个数不同而引起的,重新创建合适的神经网络即可。


    展开全文
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    千次阅读 2016-08-23 11:06:49
    solvein 设计线性网络; solverb 设计径向基网络; solverbe 设计精确的径向基网络; solvehop 设计Hopfield网络。   2.传递函数 hardlim 硬限幅传递函数;   hardlims 对称硬限幅传

    1.设计函数

    solvein    设计线性网络;                solverb   设计径向基网络;                      solverbe    设计精确的径向基网络;

    solvehop  设计Hopfield网络。

     

    2.传递函数

    hardlim  硬限幅传递函数;            hardlims   对称硬限幅传递函数;        purelin  线性传递函数;

    tansig   正切S型传递函数;                 logsig  对数S型传递函数;                   satlin  饱和线性传递函数;

    satlins  对称饱和线性传递函数;        radbas   径向基传递函数;                   dist  计算矢量间的距离;

    compet  自组织映射传递函数;          dpurelin  线性传递函数的导数;          dtansig   正切S型传递函数的导数;

    dlogsig   对数S型传递函数的导数。

     

     3.学习规则

    learnp   感知层学习规则;                         learnpn  规范感知层学习规则;             learnbp   BP学习规则;

    learnbpm   带动量项的BP学习规则;     learnlm  Levenberg-Marquardt学习规则;

    learnwh   Widrow-Hoff学习规则;            learnk  Kohonen学习规则;                     learncon  Conscience阈值学习函数;

    learnsom  自组织映射权学习函数;        learnh  Hebb学习规则;                           learnhd  退化的Hebb学习规则;

    learnis  内星学习规则;                             learnos 外星学习规则;

     

    4.网络创建函数

    newp  创建感知器网络;               newlind   设计一线性层;            newlin   创建一线性层;

    newff   创建一前馈BP网络;         newcf   创建一多层前馈BP网络;    newfftd  创建一前馈输入延迟BP网络;

    newrb  设计一径向基网络;            newrbe   设计一严格的径向基网络;     newgrnn  设计一广义回归神经网络;

    newpnn     设计一概率神经网络;         newc创建一竞争层;     newsom   创建一自组织特征映射;

    newhop   创建一Hopfield递归网络;     newelm  创建一Elman递归网络;

     

    5.网络应用函数

    sim  仿真一个神经网络;          init  初始化一个神经网络;       adapt   神经网络的自适应化;

    train    训练一个神经网络。

     

    6.训练函数

    trainwb  网络权与阈值的训练函数;              traingd   梯度下降的BP算法训练函数;

    traingdm  梯度下降w/动量的BP算法训练函数;      traingda   梯度下降w/自适应lr的BP算法训练函数;

    traingdx   梯度下降w/动量和自适应lr的BP算法训练函数;    trainlm   Levenberg-Marquardt的BP算法训练函数;

    trainwbl  每个训练周期用一个权值矢量或偏差矢量的训练函数;         trainc   训练竞争层;

    trainfm  训练特性图;          trainlvq   训练LVQ网络;       trainelm  训练Elman递归网络;

    trainbpx   利用快速传播训练网络;          trainsm 训练自组织映射网络;           trainp  利用感知层规则训练感知层;

     trainpn  利用规范感知层规则训练感知层;       trainbp   用BP算法训练前向网络;  

    trainbpx  用快速BP算法训练前向网络;              trainlm   用Levenberg-Marquardt算法训练前向网络;

    trainwh  用Widrow-Hoff规则训练线性层。

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  • 神经网络Matlab实现

    2019-01-24 22:59:20
    内容包括:(中文版)模式识别与机器学习、matlab7与神经网络的实现(教程程序)、Matlab神经网络工具箱应用简介
  • 转载:https://blog.csdn.net/xiaotao_1/article/details/79089316

     





    转载:https://blog.csdn.net/xiaotao_1/article/details/79089316

    展开全文
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  • MATLAB卷积神经网络.zip

    2019-05-24 14:11:41
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    2018-12-06 16:07:36
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