函数逼近和非线性回归
创建神经网络来归纳示例输入与输出之间的非线性关系
App
神经网络拟合 | 使用两层前馈网络求解拟合问题 |
函数
fitnet | 函数拟合神经网络 |
feedforwardnet | 生成前馈神经网络 |
cascadeforwardnet | 生成级联前向神经网络 |
train | 训练浅层神经网络 |
trainlm | 莱文贝格-马夸特反向传播 |
trainbr | Bayesian regularization backpropagation |
trainscg | 量化共轭梯度反向传播 |
trainrp | Resilient backpropagation |
mse | 均方归一化误差性能函数 |
regression | (Not recommended) Perform linear regression of shallow network outputs on targets |
ploterrhist | 绘图误差直方图 |
plotfit | 绘图函数拟合 |
plotperform | 绘制网络性能图 |
plotregression | 绘制线性回归图 |
plottrainstate | 绘制训练状态值图 |
genFunction | Generate MATLAB function for simulating shallow neural network |
示例和操作指南
基本设计
- 用于模式识别、聚类和时间序列的浅层网络
使用 App 和函数设计用于函数拟合、模式识别、聚类和时间序列分析的浅层神经网络。 - 使用浅层神经网络拟合数据
训练浅层神经网络以拟合数据集。 - 创建、配置和初始化多层浅层神经网络
准备多层浅层神经网络。 - 体脂估计
此示例说明函数拟合神经网络如何基于解剖学测量值来估计体脂率。 - 训练与应用多层浅层神经网络
训练和使用多层浅层网络进行函数逼近或模式识别。 - 分析训练后的浅层神经网络性能
分析网络性能并调整训练过程、网络架构或数据。 - Deploy Shallow Neural Network Functions
Simulate and deploy trained shallow neural networks using MATLAB® tools. - Deploy Training of Shallow Neural Networks
Learn how to deploy training of shallow neural networks.
训练可扩展性和效率
- 使用并行和 GPU 计算的浅层神经网络
使用并行和分布式计算,可以加快神经网络训练和仿真以及处理大量数据的速度。 - Automatically Save Checkpoints During Neural Network Training
Save intermediate results to protect the value of long training runs. - 优化神经网络训练速度和内存
使神经网络训练更加高效。 - 在 CPU 和 GPU 上训练浅层网络
使用浅层网络可加快大型问题的训练和仿真。
最优解
- 选择神经网络输入输出处理函数
对输入和目标进行预处理,以提高训练效率。 - 配置浅层神经网络输入和输出
了解如何在训练前使用configure
函数手动配置网络。 - 划分数据以实现最优神经网络训练
使用函数将数据分为训练集、验证集和测试集。 - 选择多层神经网络训练函数
不同问题类型的训练算法比较。 - 提高浅层神经网络泛化能力,避免过拟合
了解提高泛化能力和防止过拟合的方法。 - Train Neural Networks with Error Weights
Learn how to use error weighting when training neural networks. - Normalize Errors of Multiple Outputs
Learn how to fit output elements with different ranges of values.
概念
- 神经网络设计的工作流
了解神经网络设计过程中的主要步骤。
- Four Levels of Neural Network Design
Learn the different levels of using neural network functionality.
- 多层浅层神经网络与反向传播训练
设计用于函数拟合和模式识别的多层浅层前馈神经网络的工作流。
- 多层浅层神经网络架构
了解多层浅层神经网络的架构。
- Understanding Shallow Network Data Structures
Learn how the format of input data structures affects the simulation of networks.
- 浅层神经网络的样本数据集
试验浅层神经网络时要使用的样本数据集列表。
- 神经网络对象属性
了解定义网络基本特征的属性。
- Neural Network Subobject Properties
Learn properties that define network details such as inputs, layers, outputs, targets, biases, and weights.