学习笔记：matlab中各种神经网络与代码DEMO_怎么查看matlab中的所有神经网络算法

声明：本文部分代码和图文来自《老饼讲解-BP神经网络》:老饼|BP神经网络

好记性不如烂笔头，

这段时间学习了神经网络后，难免有些混乱，这里特地整理和梳理一下matlab中的各种神经网络和简要的DEMO

目录

一.BP神经网络

二.用于做分类的神经网络

2.1.感知机神经网络

2.2.LVQ神经网络

2.3.SOM神经网络

三.用于做数值预测的神经网络

3.1.径向基神经网络RBF

3.2.广义回归神经网络GRNN

3.3.概率神经网络PNN

四、时间序列神经网络

4.1 Elman神经网络

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一.BP神经网络

1.1.BP神经网络可以用于做数值预测，也可以用于做分类

bp神经网络是应用最广泛的一种神经网络，它的拓扑结构如下：

做数值预测时的DEMO如下

%来自《老饼讲解神经网络》bp.bbbdata.com ,matlab版本：2014b
x1 = [-3,-2.7,-2.4,-2.1,-1.8,-1.5,-1.2,-0.9,-0.6,-0.3,0,0.3,0.6,0.9,1.2,1.5,1.8];   % x1：x1 = -3:0.3:2;
x2 = [-2,-1.8,-1.6,-1.4,-1.2,-1,-0.8,-0.6,-0.4,-0.2,-2.2204,0.2,0.4,0.6,0.8,1,1.2]; % x2：x2 = -2:0.2:1.2;
y  = [0.6589,0.2206,-0.1635,-0.4712,-0.6858,-0.7975,-0.8040,...
          -0.7113,-0.5326,-0.2875 ,0,0.3035,0.5966,0.8553,1.0600,1.1975,1.2618];    % y： y = sin(x1)+0.2*x2.*x2;
 
inputData  = [x1;x2];      % 将x1,x2作为输入数据
outputData = y;            % 将y作为输出数据
setdemorandstream(88888);%指定随机种子，这样每次训练出来的网络都一样。
 
%使用用输入输出数据（inputData、outputData）建立网络，
%隐节点个数设为3.其中隐层、输出层的传递函数分别为tansig和purelin，使用trainlm方法训练。
 
net = newff(inputData,outputData,3,{'tansig','purelin'},'trainlm');
 
%设置一些常用参数
net.trainparam.goal = 0.0001;               % 训练目标：均方误差低于0.0001
net.trainparam.show = 400;                  % 每训练400次展示一次结果
net.trainparam.epochs = 15000;              % 最大训练次数：15000.
[net,tr] = train(net,inputData,outputData); % 调用matlab神经网络工具箱自带的train函数训练网络
 
simout = sim(net,inputData);                % 调用matlab神经网络工具箱自带的sim函数得到网络的预测值
figure;                                     % 新建画图窗口窗口
t=1:length(simout);
plot(t,y,t,simout,'r')                      % 画图，对比原来的y和网络预测的y

用BP神经网络做分类时的DEMO如下

%来自《老饼讲解神经网络》bp.bbbdata.com ,matlab版本：2012b
load crab_dataset
x = crabInputs; 
t = crabTargets;
 
setdemorandstream(491218382);%指定随机种子，这样每次训练出来的网络都一样。
 
net = patternnet(10);        %建立模式识别网络，隐层设为10个
[net,tr] = train(net,x,t);   %将数据放到网络中训练
plotperform(tr)              %画出训练记录
 
%%用检验数据检验网络的正确率
testX = x(:,tr.testInd);
testT = t(:,tr.testInd);
 
testY = net(testX);
testIndices = vec2ind(testY);
 
%% 画出混淆矩阵，并计算正确率
plotconfusion(testT,testY)
[c,cm] = confusion(testT,testY)  %计算混淆矩阵
 
fprintf('Percentage Correct Classification   : %f%%\n', 100*(1-c));
fprintf('Percentage Incorrect Classification : %f%%\n', 100*c);
figure

二.用于做分类的神经网络

2.1.感知机神经网络

感知机神经网络主要用于做分类，感知机神经网络就是最原始的模型

感知机在matlab中使用newp来创建，DEMO代码如下：

%代码说明：newp的matlab工具箱使用Demo
%来自《老饼讲解神经网络》bp.bbbdata.com ,matlab版本：2014b
%-----------------------------------------------------
% 训练数据
X = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
y = [0 1 1 1;];
 
%训练
net = newp(X,y);             % 建立网络
[net,tr]  = train(net,X,y);  % 训练网络
 
%预测
py = sim(net,X) %使用网络进行预测

2.2.LVQ神经网络

LVQ神经网络是Kohonen于1989年提出基于竞争网络的学习矢量量化网络,主要用于做聚类。

LVQ就是先随机给一些类别初始化一些判别中心，然后通过调整类别中心，使它们更好地识别训练样本，在训练完成后，就可以将类别中心提取出来，作为类别判别的依据

LVQ神经网络在matlab如下实现

%代码说明：LVQ的matlab工具箱使用Demo
%来自《老饼讲解神经网络》bp.bbbdata.com ,matlab版本：2014b
%-----------------------------------------------------
%数据准备
P = [-3 -2 -2  0  0  0  0 +2 +2 +3; ...
    0 +1 -1 +2 +1 -1 -2 +1 -1  0];     % 输入数据
Tc = [1 1 1 2 2 2 2 1 1 1];            % 输出类别
T = ind2vec(Tc);                       % 将输出转为one-hot编码(代表类别的01向量)
 
%网络训练
net = newlvq(P,4,[.6 .4]);   % 建立一个LVQ神经网络
net = train(net,P,T);        % 训练神经网络
%预测
Y = sim(net,P);              % 预测(one-hot形式)
Yc = vec2ind(Y);             % 将one-hot编码形式转回类别编号形式

2.3.SOM神经网络

SOM神经网络主要用于做分类,它来源于Kohonen规则聚类，但引入了隐层节点之间的拓扑结构

SOM神经网络在matlab中可以使用solforgmap来创建，它的demo代码如下：

% 本demo展示用matlab工具箱训练一个SOM神经网络
% demo来自matlab2014帮助文档
x   = simplecluster_dataset;  % 加载matlab自带的分类数据
net = selforgmap([8 8]);      % 建立一个SOM神经网络
net = train(net,x);           % 训练网络
view(net)                     % 查看网络
y   = net(x);                 % 用训练好的网络进行预测
classes = vec2ind(y);         % 将预测结果由one-hot格式转为类别索引

三.用于做数值预测的神经网络

3.1.径向基神经网络RBF

径向基神经网络由J.Moody和C.Darken在20世纪80年代末提出，它是一种基于数学原理的神经网络，可以逼近任意曲线

径向基神经网络的本质就是用径向曲线来拼凑出目标曲线

matlab对径向基神经网络提供了两种求解方式：精确求解和OLS求解
精确求解时采用newrbe函数构建网络，OLS求解时使用newrb
两者的区别在于，
(1)newrbe可以0误差，但网络较复杂，模型较大
(2)newrb可以根据目标误差，在newrbe中挑选部分节点来构成网络，所以newrb的模型较小一些

RBF的精确求解可以用newrbe来实现，DEMO代码如下：

%代码说明：径向基newrbe的matlab工具箱使用Demo
%来自《老饼讲解神经网络》bp.bbbdata.com ,matlab版本：2014b
%-----------------------------------------------------
%----数据准备----
x1  = 1:0.2:10;
x2  = -5:0.2:4;
X   = [x1;x2];                % 输入数据,注意中间是分号
Y   = sin (X(1,:))+X(2,:);    % 输出数据
 
%----网络训练----
net = newrbe(X,Y,2);          % 以X，Y建立径向基网络，径向基的spread=2
simY = sim(net, X);           % 用建好的网络拟合原始数据
 
%----结果对比----
figure(1);
t = 1:size(Y,2);
plot(t,Y,'*',t,simY,'r')  

RBF的OLS求解可以用newrb来实现，DEMO代码如下：

%代码说明：径向基newrb的matlab工具箱使用Demo
%来自《老饼讲解神经网络》bp.bbbdata.com ,matlab版本：2014b
%-----------------------------------------------------
%----数据准备----
x1  = 1:0.2:10;
x2  = -5:0.2:4;
X   = [x1;x2];              % 输入数据,注意中间是分号
Y   = sin (X(1,:))+X(2,:);  % 输出数据
 
%----网络训练----
net = newrb(X, Y, 0, 2);    % 以X，Y建立径向基网络，目标误差为0，径向基的spread=2
simY = sim(net, X);         % 用建好的网络拟合原始数据
 
%----结果对比----
figure(1);
t = 1:size(Y,2);
plot(t,Y,'*',t,simY,'r')  

3.2.广义回归神经网络GRNN

广义回归神经网络GRNN全称为（General Regression Neural Network）
它由美国Donald F.Specht于1991年提出，是一种基于非线性的回归理论的神经网络

广义回归也是使用径向网络来构成，只是它与RBF的原理出发点不同

广义回归神经网络在matlab中可以使用 newgrnn来实现

%代码说明：径向基newgrnn的matlab工具箱使用Demo
%来自《老饼讲解神经网络》bp.bbbdata.com ,matlab版本：2014b
%-----------------------------------------------------
%----数据准备----
x1  = 1:0.2:10;
x2  = -5:0.2:4;
X   = [x1;x2];                % 输入数据,注意中间是分号
Y   = sin (X(1,:))+X(2,:);    % 输出数据
 
%----网络训练----
net = newgrnn(X,Y);           % 网络建立与训练
simY = sim(net, X);           % 用建好的网络拟合原始数据
 
%----结果对比----
figure(1);
t = 1:size(Y,2);
plot(t,Y,'*',t,simY,'r')  

3.3.概率神经网络PNN

概率神经网络全称为Probabilistic Neural Network
它由D.F.Speeht在1989年提出，是径向基网络的一个分支
它与广义神经网络类似，但概率神经网络仅用于模式识别(分类)

在matlab中，概率神经网络可用newpnn来实现，DEMO代码如下

% 训练数据
P = [1 2 3 4 5 6 7];   % 输入数据
Tc = [1 2 3 2 2 3 1];  % 输出数据：类别编号
T = ind2vec(Tc);       % 将类标转换为onehot编码格式
 
%设计一个PNN神经网络，并测试
net = newpnn(P,T);     % 生成一个概率神经网络
Y = sim(net,P)         % 用网络进行预测
Yc = vec2ind(Y)        % 将预测结果转为类别编号 

四、时间序列神经网络

4.1 Elman神经网络

Elman神经网络是 J. L. Elman于1990年提出的一种用于时序的神经网络，也就是后世所称的RNN神经网络

ELMAN神经网络就是三层BP神经网络，但它每次会把上一时刻的隐节点当作当前时刻的输入

这是序列数据的特有模型

ELman神经网络在matlab中可以用newelm来实现，DEMO代码如下：

% 本代码展示如何用matlab训练一个Elman神经网络
% 代码主旨用于教学,供大家学习理解如何用matlab训练一个Elman神经网络
% 转载请说明来自 《老饼讲解神经网络》 bp.bbbdata.com
 
% 生成输入输出数据
X = -5:0.3:5;                                         % 用于训练网络的输入数据
y = sin(X);                                           % 用于训练网络的输出数据
rand('seed',408);                                     % 指定随机种子，这样每次训练出来的网络都一样。
                                                     
net  = newelm(X,y,6,{'tansig','purelin'});            % 新建一个elman网络
net.trainparam.goal     = 0.00001;                    % 设置训练目标
net.trainparam.epochs   = 2000;                       % 设置最大训练次数.
 
% ----------网络训练---------------
% 在训练时一定要将数据转为序列数据,
% 如果是矩阵格式,工具箱会认为每个数据是独立的
Xseq = con2seq(X);                                    % 将输入转成序列格式
Yseq = con2seq(y);                                    % 将输出转成序列格式
[net,tr] = train(net,Xseq,Yseq);                      % 将输入输出数据进行训练
 
% ----------网络预测---------------
% 注意,在预测时也必须传入序列数据,
% 如果传入矩阵格式,工具箱会认为只是一个时刻的数据，而不是多个时刻的数据,
% 也就是说,网络会对每个数据进行独立预测,它不会把上个数据的隐节点作为延迟输入传给下个数据
py = sim(net,Xseq);                                   % 用训练好的网络进行预测,
py  = cell2mat(py)                                    % 将预测结果转为矩阵格式
 
plot(X,y,X,py,'*')
legend('原始数据','预测结果')

整理不易，望点赞~