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matlab bp神经网络工具箱_Matlab神经网络工具箱的使用

如何在如何运用神经网络工具箱进行评估

    机器学习、神经网络、人工智能等词汇目前已经成为了极度热门的词汇,对于大部分人来说充满了神秘感。笔者也是机器学习的小白一枚,想要对神经网络进行一些了解,但大部分资料要么是介绍众所周知的基本概念,要么就是进行晦涩难懂的数学推导,对初学者不太友好。对初学者而言,了解其中的概念和数学原理固然重要,但实践也是非常重要的环节,而要想快速上手实践的话,Matlab神经网络工具箱是一个非常好的选择,它由于具有用户图形界面,上手难度甚至低于Python的一些神经网络库,这里给大家介绍一下神经网络工具箱的使用,若存在问题欢迎指出。

1. 人工神经网络

       人工神经网络(ANN)是一种模拟大脑神经网络工作的一种算法,网络由若干神经元连接而成,每个神经元包含一些列的输入变量xi,权重Wki,偏置bk和激活函数Ф,这样单个神经元的输出yk可以表示为如下的计算式:

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       将上述多个神经元相连即构成了一个人工神经网络,下图是最常见的一种神经网络连接方式,一个3层神经网络,也是最简单的神经网络,其中一层输入层,一层输出层,一层隐藏层;具有多个隐藏层的网络成为深度神经网络。神经网络算法具有广泛的应用,如模式识别、分类、非线性拟合等。

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