MATLAB | 神经网络预测图 | 自定义输入层、隐含层和输出层 | 附数据和出图代码 | 直接上手_matlab在深度学习预测模型需要那几个层

作者：weixin_40725706 | 2024-06-20 07:07:50

踩

matlab在深度学习预测模型需要那几个层

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~

1 基本定义

SCI 论文中经常会出现这样的神经网络图，那么在 MATLAB 里究竟是怎么画的呢，本文的代码是以输入层为 3，隐含层为 5，输出层为 1，进行代码编写和展示的。当然可以自定义输入层、隐含层和输出层的层数，对代码进行小修就可以出图。

附出图效果如下：

（1）BP 神经网络

（2）SVM 支持向量机

（3）ARIMA 预测模型

（4）LSTM 长短期记忆神经网络

（5）ELM 极限学习机

（6）RBF 径向基神经网络

（7）CNN 卷积神经网络

（8）随机森林算法

（9）BiLSTM双向长短期记忆神经网络

「知识是无价的，但个人的时间成本是有价的，万望海涵~」

MATLAB | 神经网络预测示意图 | 自定义输入层、隐含层和输出层详情请参见：

MATLAB | 神经网络预测示意图 | 自定义输入层、隐含层和输出层 | 附数据和出图代码 | 直接上手

关于代码有任何疑问，可以一起探讨科研，写作，代码等诸多学术问题，我们一起进步~

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/weixin_40725706/article/detail/738969