Matlab里的神经网络参数设置
MATLAB神经网络工具箱的详细使用步奏
在输入命令里面输入nntool，就可以开始了。
点击import之后就出现下面的具体的设置神经网络参数的对话界面，这是输入输出数据的对话窗
首先是训练数据的输入
然后点击new，创建一个新的神经网络network1，并设置其输入输出数据，包括名称，神经网络的类型以及隐含层的层数和节点数，还有隐含层及输出层的训练函数等
点击view，可以看到这是神经网络的可视化直观表达
创建好了一个network之后，点击open，可以看到一个神经网络训练，优化等的对话框，选择了输入输出数据后，点击train，神经网络开始训练，如右下方的图，可以显示动态结果
下面三个图形则是点击performance，training state以及regression而出现的
下面就是simulate，输入的数据是用来检验这个网络的数据，output改一个名字，这样就把输出数据和误差都存放起来了
在主界面上点击export就能将得到的out结果输入到matlab中并查看
下图就是输出的两个outputs结果。
matlab newff参数
matlab newff参数
newff函数是Matlab中用于创建前馈神经网络的函数，其参数如下：
1.第一个参数为一个长度为n的行向量，表示每层神经元的个数，n表示网络的层数，如[5 3 1]表示输入层有5个神经元，隐层有3个神经元，输出层有1个神经元。
2.第二个参数为一个长度为2的行向量，表示可接受的误差范围和最大训练轮数，如[0.01 1000]表示误差小于0.01时停止训练，最多训练1000轮。
3.第三个参数为一个长度为n-1的行向量，表示每一层使用的激活函数，如['logsig' 'tansig']表示隐层使用logistic激活函数，输出层使用tansig激活函数。
4.第四个参数为一个字符串，表示训练算法，如'trainlm'表示使用Levenberg-Marquardt算法进行训练。
5.第五个参数为布尔值，表示是否对输入进行归一化处理，如true表示进行归一化处理。
6.第六个参数为布尔值，表示是否显示训练进度，如true表示显示训练进度。
例如：net=newff([2 3 1],[1e-3
1000],{'tansig','logsig'},'trainlm',true,false) 表示创建了一个有输入层2个神经元、1个隐层3个神经元、输出层1个神经元，使用tansig和logsig函数作为隐层和输出层激活函数，使用Levenberg-Marquardt算法进行训练，进行归一化处理，不显示训练进度的神经网络。
如何使用Matlab进行卷积神经网络设计
如何使用Matlab进行卷积神经网络设计引言：卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种强大的深度学习模型，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
而Matlab作为一款优秀的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，能够方便地进行卷积神经网络的设计和实现。
本文将介绍如何使用Matlab进行卷积神经网络设计。
一、Matlab环境搭建要使用Matlab进行卷积神经网络的设计，首先需要安装Matlab软件并搭建合适的开发环境。
Matlab提供了Neural Network Toolbox工具箱，其中包含了卷积神经网络设计所需的函数和工具。
在安装完成后，打开Matlab软件，通过菜单栏中的"Add-Ons"选项安装Neural Network Toolbox。
二、数据准备与预处理在进行卷积神经网络的设计之前，需要准备合适的数据集并对数据进行预处理。
Matlab提供了丰富的函数和工具，方便进行数据的加载、预处理和可视化。
常见的数据预处理方法包括数据分割、标准化、归一化等操作。
可以使用Matlab中的函数如"imread"和"imresize"加载和调整图像大小，使用"augmentedImageDatastore"函数进行数据增强，以提高模型的性能。
三、网络设计与训练在完成数据准备后，可以开始进行卷积神经网络的设计与训练。
Matlab提供了诸多函数和工具，支持用户自定义网络结构，并且内置了常见的卷积神经网络结构，如LeNet、AlexNet和VGGNet等。
可以使用"convolution2dLayer"和"fullyConnectedLayer"函数定义卷积和全连接层，使用"reluLayer"和"softmaxLayer"函数添加激活和分类层。
Matlab 中神经网络算法指令newff的使用
Matlab 中神经网络算法指令newff的使用设[P,T]是训练样本，[X,Y]是测试样本；net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立网络q=sim(net,p);e=q-T;plot(p,q); %画训练误差曲线q=sim(net,X);e=q-Y;plot(X,q); %画测试误差曲线训练前馈网络的第一步是建立网络对象。
函数newff建立一个可训练的前馈网络。
这需要4个输入参数。
第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。
第二个参数是一个设定每层神经元个数的数组。
第三个参数是包含每层用到的传递函数名称的细胞数组。
最后一个参数是用到的训练函数的名称。
举个例子，下面命令将创建一个二层网络。
它的输入是两个元素的向量，第一层有三个神经元(3)，第二层有一个神经元(1)。
第一层的传递函数是tan-sigmoid，输出层的传递函数是linear。
输入向量的第一个元素的范围是-1到2[-1 2]，输入向量的第二个元素的范围是0到5[0 5]，训练函数是traingd。
net=newff([-1 2; 0 5],[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');这个命令建立了网络对象并且初始化了网络权重和偏置，因此网络就可以进行训练了。
我们可能要多次重新初始化权重或者进行自定义的初始化。
下面就是初始化的详细步骤。
在训练前馈网络之前，权重和偏置必须被初始化。
初始化权重和偏置的工作用命令init 来实现。
这个函数接收网络对象并初始化权重和偏置后返回网络对象。
下面就是网络如何初始化的：net = init(net);我们可以通过设定网络参数net.initFcn和yer{i}.initFcn这一技巧来初始化一个给定的网络。
net.initFcn用来决定整个网络的初始化函数。
前馈网络的缺省值为initlay，它允许每一层用单独的初始化函数。
matlab神经网络工具箱简介和函数及示例
目前，神经网络工具箱中提供的神经网络模型主 要应用于：
函数逼近和模型拟合 信息处理和预测 神经网络控制 故障诊断
神经网络实现的具体操作过程：
• 确定信息表达方式； • 网络模型的确定； • 网络参数的选择； • 训练模式的确定； • 网络测试
• 确定信息表达方式：
将领域问题抽象为适合于网络求解所能接受的 某种数据形式。
函数类型 输入函数
其它
函数名 称
netsum netprcd concur dotprod
函数用途
输入求和函数 输入求积函数 使权值向量和阈值向量的结构一致 权值求积函数
BP网络的神经网络工具箱函数
函数类型
函数名称 函数用途
前向网络创建 函数
传递函数
学习函数
函数类型 性能函数 显示函数
函数名 函数用途 称
三、BP网络学习函数
learngd 该函数为梯度下降权值/阈值学习函数，通过神经 元的输入和误差，以及权值和阈值的学习速率， 来计算权值或阈值的变化率。
调用格式; [dW,ls]=learngd(W,P,Z,N,A,T,E,gW,gA,D,LP,LS)
二、神经元上的传递函数
传递函数是BP网络的重要组成部分，必须是连续可 微的，BP网络常采用S型的对数或正切函数和线性函数。
• Logsig 传递函数为S型的对数函数。 调用格式为： • A=logsig（N）
N：Q个S维的输入列向量； A：函数返回值，位于区间(0,1) 中
② info=logsig（code）
问题形式的种类：
数据样本已知； 数据样本之间相互关系不明确； 输入/输出模式为连续的或者离散的； 输入数据按照模式进行分类，模式可能会 具有平移、旋转或者伸缩等变化形式； 数据样本的预处理； 将数据样本分为训练样本和测试样本
BP神经网络matlab详细参数
BP神经⽹络matlab详细参数基于matlab BP 神经⽹络参数详解（1）⽣成BP ⽹络(,[1 2...],{ 1 2...},,,)net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF =PR ：由R 维的输⼊样本最⼩最⼤值构成的2R ?维矩阵。
[1 2...]S S SNl ：各层的神经元个数。
{ 1 2...}TF TF TFNl ：各层的神经元传递函数。
BTF ：训练⽤函数的名称。
（2）⽹络训练[,,,,,] (,,,,,,)net tr Y E Pf Af train net P T Pi Ai VV TV =（3）⽹络仿真[,,,,] (,,,,)Y Pf Af E perf sim net P Pi Ai T =BP ⽹络的训练函数训练⽅法训练函数梯度下降法traingd 有动量的梯度下降法 traingdm ⾃适应lr 梯度下降法traingda⾃适应lr 动量梯度下降法 traingdx 弹性梯度下降法 trainrpFletcher-Reeves 共轭梯度法traincgfPloak-Ribiere 共轭梯度法 traincgp Powell-Beale 共轭梯度法 traincgb 量化共轭梯度法trainscg拟⽜顿算法trainbfg⼀步正割算法trainoss Levenberg-Marquardt trainlmBP⽹络训练参数训练参数参数介绍训练函数net.trainParam.epochs最⼤训练次数（缺省为10）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm net.trainParam.goal训练要求精度（缺省为0）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm net.trainParam.lr学习率（缺省为0.01）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.max_fail最⼤失败次数（缺省为5）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm net.trainParam.min_grad最⼩梯度要求（缺省为1e-10）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.show显⽰训练迭代过程（NaN表⽰不显⽰，缺省为25）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.time最⼤训练时间（缺省为inf）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm net.trainParam.mc动量因⼦（缺省0.9）traingdm、traingdxnet.trainParam.lr_inc学习率lr增长⽐（缺省为1.05）traingda、traingdxnet.trainParam.lr_dec学习率lr下降⽐（缺省为0.7）traingda、traingdxnet.trainParam.max_perf_inc表现函数增加最⼤⽐（缺省为1.04）net.trainParam.delt_inc权值变化增加量（缺省为1.2）trainrpnet.trainParam.delt_dec权值变化减⼩量（缺省为0.5）trainrpnet.trainParam.delt0初始权值变化（缺省为0.07）trainrpnet.trainParam.deltamax权值变化最⼤值（缺省为50.0）trainrpnet.trainParam.searchFcn⼀维线性搜索⽅法（缺省为srchcha）traincgf、traincgp、traincgb、trainbfg、trainoss net.trainParam.sigma因为⼆次求导对权值trainscg调整的影响参数（缺省值5.0e-5）/doc/cd3ed4b6f5335a8102d220e4.html mbda trainscgHessian矩阵不确定性调节参数（缺省为5.0e-7）net.trainParam.men_redtrainlm控制计算机内存/速uc度的参量，内存较⼤设为1，否则设为2（缺省为1）net.trainParam.mu trainlmµ的初始值（缺省为0.001）net.trainParam.mu_dec trainlmµ的减⼩率（缺省为0.1）net.trainParam.mu_inc trainlmµ的增长率（缺省为10）net.trainParam.mu_max trainlmµ的最⼤值（缺省为1e10）。
MATLAB神经网络工具箱中的函数属性及其参数定义
3.3 MATLAB神经网络工具箱中的网 络子对象属性
子对象的属性定义了网络的各个子对象：输入向量、 网络层、输出向量、目标向量、权值向量和阈值向量的属 性。 1．输入向量 （１）size属性： net.inputs{i}.size定义了网络各维输入向量 的元素数目，可以被设置为零或正整数。 （２）range属性：net.inputs{i}.range定义了第维输入向量中 每个元素的取值范围，其值是一个 的矩阵。 R2 （３）userdata属性：net.input{i}.userdata和erdata 为用 户提供了关于输入向量的用户信息的地方，它预先只定义 了一个字段，其值为一提示信息。
N N
3.2 MATLAB神经网络工具箱中的网络对 象属性
（６）targetConnect属性：net.targetConnect定义各网络层是 否和目标向量有关，其值为 的布尔型向量（0或1）。 1 N （７）outputConnect属性：net.outputConnect 属性定义各网 络层是否作为输出层，其值为 的布尔型向量（0或 1）。 1 N （８）targetConnect：该属性定义了神经网络的目标层，即 网络哪些层的输出具有目标矢量。其属性值为 维的 布尔量矩阵。 1 N （９）numOutputs：该属性定义了神经网络输出矢量的个数， 属性值为只读变量，其数值为网络中输出层的总数 (sum(net.outputConnect))。
3.2 MATLAB神经网络工具箱中的网络对 象属性
1．结构属性-结构属性决定了网络子对象的数目（包括
输入向量、网络层向量、输出向量、目标向量、阈值 向量和权值向量的数目）以及它们之间的连接关系。 无论何时，结构属性值一旦发生变化，网络就会自动 重新定义，与之相关的其他属性值也会自动更新。 （1）numInputs属性：net.numInputs属性定义了网络的 输入源数，它可以被设置为零或正整数。
neural network training(nntraintool) 的使用说明
neural network training(nntraintool) 的使用说明`nntraintool` 是一个MATLAB 中用于神经网络训练的工具。
它提供了一个交互式界面，可以帮助用户设置和控制训练过程。
以下是使用`nntraintool` 的一般步骤：1. 在MATLAB 中加载数据集并创建神经网络模型。
2. 使用`nntool` 命令打开`nntraintool` 工具：```matlabnntool```3. 在`nntraintool` 界面中，选择要训练的神经网络模型。
如果之前已经在MATLAB 中创建了模型，则可以从下拉菜单中选择该模型。
4. 设置训练参数：-Epochs（迭代次数）：设置训练迭代的次数。
每个epoch 表示将所有训练样本都用于训练一次。
- Learning Rate（学习率）：控制权重和偏差调整的速度。
较高的学习率可以加快收敛速度，但可能导致不稳定的训练结果；较低的学习率可以增加稳定性，但可能导致收敛速度变慢。
- Momentum（动量）：控制权重更新的惯性，有助于跳出局部最小值。
较高的动量可以加速收敛，但可能导致超调现象。
- Validation Checks（验证检查）：设置多少个epoch 进行一次验证，用于监控训练过程的性能。
- Performance Goal（性能目标）：设置期望的训练误差。
5. 点击"Train" 按钮开始训练。
`nntraintool` 将显示每个epoch 的训练进度和性能曲线。
6. 在训练过程中，你可以使用`nntraintool` 提供的功能来监视训练进度和性能。
例如，你可以查看误差曲线、性能曲线和权重变化。
7. 训练完成后，你可以保存已训练的神经网络模型，以便后续使用。
以上是使用`nntraintool` 的基本步骤。
请注意，在实际使用中，你可能需要根据你的特定问题和数据集进行适当的调整和优化。
此外，MATLAB 官方文档提供了更详细的说明和示例，可以帮助你更深入地了解如何使用`nntraintool` 进行神经网络训练。
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net.trainParam.mu_dec
的减小率（缺省为0.1）
trainlm
net.trainParam.mu_inc
的增长率（缺省为10）
trainlm
net.trainParam.mu_max
的最大值（缺省为1e10）
其它的神经网络参数就不贴出了,太多反而会乱.
学习率（缺省为0.01）
traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.max_fail
最大失败次数（缺省为5）
Matlab里的神经网络参数设置
摘自
训练函数：
训练函数
训练方法
traingd
梯度下降法
traingdm
有动量的梯度下降法
traingda
自适应lr梯度下降法
traingdx
自适应lr动量梯度下降法
trainrp
弹性梯度下降法
traincgf
Fletcher-Reeves共轭梯度法
traincgp
Ploak-Ribiere共轭梯度法
traingda、traingdx
net.trainParam.delt_inc
权值变化增加量（缺省为1.2）
trainrp
net.trainParam.delt_dec
权值变化减小量（缺省为0.5）
trainrp
net.trainParam.delt0
初始权值变化（缺省为0.07）
trainrp
net.trainParam.deltamax
net.trainParam.lr_inc
学习率lr增长比（缺省为1.05）
traingda、traingdx
net.trainParam.lr_dec
学习率lr下降比（缺省为0.7）
traingda、traingdx
net.trainParam.max_perf_inc
表现函数增加最大比（缺省为1.04）
权值变化最大值（缺省为50.0）
trainrp
net.trainParam.searchFcn
一维线性搜索方法（缺省为srchcha）
traincgf、traincgp、traincgb、trainbfg、trainoss
net.trainParam.sigma
因为二次求导对权值调整的影响参数（缺省值5.0e-5）
logsig
S型传输函数
poslin
正线性传输函数
purelin
线性传输函数
radbas
径向基传输函数
satlin
饱和线性传输函数
satlins
饱和对称线性传输函数
softmax
柔性最大值传输函数
tansig
双曲正切S型传输函数
tribas
三角形径向基传输函数
elliot2sig
?
elliotsig
最大训练时间（缺省为inf）
traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.mc
动量因子（缺省0.9）
traingdm、traingdx
net.trainParam.show
显示训练迭代过程（NaN表示不显示，缺省为25）
traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.time
traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.min_grad
最小梯度要求（缺省为1e-10）
traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.goal
训练要求精度（缺省为0）
traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.lr
trainscg
mbda
Hessian矩阵不确定性调节参数（缺省为5.0e-7）
trainscg
net.trainParam.men_reduc
控制计算机内存/速度的参量，内存较大设为1，否则设为2（缺省为1）
trainlm
net.trainParam.mu
的初始值（缺省为0.001）
traincgb
Powell-Beale共轭梯度法
trainscg
量化共轭梯度法
trainbfg
拟牛顿算法
trainoss
一步正割算法
trainlm
Levenberg-Marquardt
神网络传递函数名：
函数名
函数解释
compet
竞争型传递函数
hardlim
阈值型传递函数
hardlims
对称阈值型传输函数
?
netinv
?
radbasn
?
神经网络训练设置：
参数名称
解释
适用方法
net.trainParam.epochs
最大训练次数（缺省为10）
traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm