神经网络工具箱函数
Matlab工具箱中地BP与RBF函数
Matlab工具箱中的BP与RBF函数Matlab神经网络工具箱中的函数非常丰富，给网络设置适宜的属性，可以加快网络的学习速度，缩短网络的学习进程。
限于篇幅，仅对本章所用到的函数进展介绍，其它的函数与其用法请读者参考联机文档和帮助。
1 BP与RBF网络创建函数在Matlab工具箱中有如表1所示的创建网络的函数，作为示例，这里只介绍函数newff、newcf、newrb和newrbe。
表 1 神经网络创建函数(1) newff函数功能：创建一个前馈BP神经网络。
调用格式：net = newff(PR,[S1S2...S Nl],{TF1 TF2...TF Nl},BTF,BLF,PF)参数说明：•PR - R个输入的最小、最大值构成的R×2矩阵；•S i–S NI层网络第i层的神经元个数；•TF i - 第i层的传递函数，可以是任意可导函数，默认为 'tansig'，可设置为logsig，purelin等；•BTF -反向传播网络训练函数，默认为 'trainlm'，可设置为trainbfg，trainrp，traingd等；•BLF -反向传播权值、阈值学习函数，默认为 'learngdm'；•PF -功能函数，默认为'mse'；(2) newcf函数功能：创建一个N层的层叠(cascade)BP网络调用格式：net = newcf(Pr,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)参数同函数newff。
(3) newrb函数功能：创建一个径向基神经网络。
径向基网络可以用来对一个函数进展逼近。
newrb函数用来创建一个径向基网络，它可以是两参数网络，也可以是四参数网络。
在网络的隐层添加神经元，直到网络满足指定的均方误差要求。
调用格式：net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD)参数说明：•P：Q个输入向量构成的R×Q矩阵；•T：Q个期望输出向量构成的S×Q矩阵；•GOAL：均方误差要求，默认为0。
matlab myneuralnetworkfunction整理成公式
matlab myneuralnetworkfunction整理成公式【原创实用版】目录1.MATLAB 与神经网络简介2.MATLAB 中的神经网络函数3.将 MATLAB 神经网络函数整理成公式正文1.MATLAB 与神经网络简介MATLAB 是一款广泛应用于科学计算、数据分析和可视化的编程语言。
在机器学习和深度学习领域，神经网络是一种重要的算法。
MATLAB 为神经网络的构建、训练和模拟提供了丰富的函数和工具箱。
2.MATLAB 中的神经网络函数在 MATLAB 中，我们可以使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）中的函数来构建、训练和模拟神经网络。
常用的神经网络函数有：- create：创建神经网络对象- train：训练神经网络- simulate：模拟神经网络- 网络结构参数设置：如输入层神经元个数、隐藏层神经元个数等- 激活函数：如 sigmoid、tanh 等- 学习算法：如梯度下降、牛顿法等3.将 MATLAB 神经网络函数整理成公式为了方便理解和使用神经网络，我们可以将 MATLAB 神经网络函数整理成公式。
以一个简单的前馈神经网络为例：假设输入层神经元个数为 n，隐藏层神经元个数为 h，输出层神经元个数为 m，激活函数为 f(x)，学习算法为梯度下降法，则可以得到以下公式：- 输入层到隐藏层：隐藏层神经元的输出值为输入层各神经元输出值的加权和，再经过激活函数 f(x) 处理，即：z_i = ∑w_ij * x_j + b_i，其中 w_ij 为权重，b_i 为偏置。
- 隐藏层到输出层：输出层神经元的输出值为隐藏层各神经元输出值的加权和，再经过激活函数 f(x) 处理，即：y_j = ∑w_hj * z_i + b_j，其中 w_hj 为权重，b_j 为偏置。
- 学习算法：权重 w 和偏置 b 的更新公式为：w_ij = w_ij - α * (z_i - y_j) * x_j，b_i = b_i - α * (z_i - y_j)，其中α为学习率。
MATLAB神经网络工具箱中的函数属性及其参数定义
3.2 MATLAB神经网络工具箱中的网 络对象属性
2．函数属性-函数属性定义了一个网络在进行权值/阈值 调整、初始化、误差性能计算或训练时采用 的算法。 （１）adaptFcn属性：net.adaptFcn属性定义了网络进行权值 /阈值自适应调整时所采用的函数，它可以被设置为任意 一个进行权值/阈值调整的函数名，包括trains函数。 （２）performFcn属性 net.performFcn属性定义了网络用于衡量网络性能所采用的函 数，其属性值为表示性能函数名称的字符串。
N 1
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。 2 （３）userdata属性：net.input{i}.userdata和R 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。
3.2 MATLAB神经网络工具箱中的网络对 象属性
（１０）numTargets：该属性定义了网络目标矢量的个数， 属性值为只读变量，其数值为网络中目标层的总数 (sum(net.targetConnect))。 （１１）numInputDelays：该属性定义了神经网络的输入延 迟，属性值为只读变量，其数值为网络各输入层输入延迟 拍数(net.inputWeights{i,j}.delays)中的最大值。 （１２）numLayerDelays：该属性定义了神经网络的层输出 延迟，属性值为只读变量，其数值为各层的神经元之间连 接延迟拍数(yerWeights{i,j}.delays)中的最大值。
MATLAB神经网络工具箱的使用指南
MATLAB神经网络工具箱的使用指南引言：在当今信息时代的浪潮中，神经网络作为一种模仿人类神经系统运行方式的数学计算模型，被广泛应用于各个领域。
而MATLAB神经网络工具箱作为一款功能强大、易于使用的软件工具，成为许多科学家和工程师进行神经网络研究和应用实践的首选。
本文旨在为读者提供MATLAB神经网络工具箱的全面介绍，并指导读者如何利用其进行神经网络的搭建、训练和应用。
一、神经网络基础知识在正式介绍MATLAB神经网络工具箱之前，我们先来了解一些神经网络的基础知识。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中输入层接收外部输入，隐藏层进行数据转换和处理，输出层输出最终结果。
神经网络模拟人类大脑的工作原理，通过调整神经元之间的连接权重来实现对输入数据的学习和对未知数据的预测。
二、MATLAB神经网络工具箱的使用1. 环境准备在使用MATLAB神经网络工具箱之前，我们需要先安装MATLAB软件，并确保已经安装了神经网络工具箱。
安装完成后，可以通过在命令窗口输入“nntool”命令来打开神经网络工具箱界面。
2. 神经网络搭建在神经网络工具箱中，可以通过图形用户界面进行神经网络的搭建。
点击界面左上角的“New”按钮，选择“Feedforwardnet”或“Patternnet”等网络类型，并设置输入层、隐藏层和输出层的节点数。
接下来，可以通过拖拽节点和连接来构建网络。
此外，还可以使用“Layer”和“Connection”选项卡来对网络的结构和参数进行进一步设置。
3. 数据准备成功搭建神经网络后，我们需要准备用于训练和测试的数据。
MATLAB提供了丰富的数据处理函数，可以将数据从不同格式的文件中导入，或者通过代码生成。
导入数据后，可以使用数据处理工具对数据进行清洗、归一化等预处理操作，以提高神经网络的训练效果。
4. 神经网络训练数据准备完毕后，可以通过神经网络工具箱提供的训练函数对神经网络进行训练。
常用的训练函数包括“trainlm”、“traingd”、“trainrp”等，它们采用不同的优化算法来调整网络中的连接权重。
Matlab中的神经网络工具箱介绍与使用
Matlab中的神经网络工具箱介绍与使用神经网络是一种模拟人脑思维方式的计算模型，它通过由多个神经元组成的网络，学习数据的特征和规律。
在计算机科学领域，神经网络被广泛应用于模式识别、数据挖掘、图像处理等诸多领域。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了专门用于神经网络设计和实现的工具箱。
本文将介绍Matlab中的神经网络工具箱，并探讨其使用方法。
一、神经网络工具箱的概述Matlab中的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）是一款用于构建和训练神经网络的软件包。
它提供了丰富的函数和工具，可用于创建不同类型的神经网络结构，如前向神经网络、反向传播神经网络、径向基函数神经网络等。
神经网络工具箱还包括了各种训练算法和性能函数，帮助用户对神经网络进行优化和评估。
二、神经网络的构建与训练在使用神经网络工具箱前，我们需要先了解神经网络的基本结构和原理。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元。
输入层接受外部输入数据，通过权重和偏置项传递给隐藏层，最终输出到输出层，形成网络的输出结果。
构建神经网络的第一步是定义网络的结构，可以使用神经网络工具箱中的函数创建不同层和神经元的结构。
例如，使用feedforwardnet函数可以创建一个前向神经网络，输入参数指定了每个隐藏层的神经元数量。
然后，可以使用train函数对神经网络进行训练。
train函数可以选择不同的训练算法，如标准反向传播算法、Levenberg-Marquardt算法等。
通过设置训练参数，例如训练迭代次数和学习速率等，可以对网络进行优化。
三、神经网络的应用案例神经网络在许多领域都有广泛的应用，下面以图像分类为例，介绍如何使用神经网络工具箱来训练一个图像分类器。
首先，我们需要准备训练数据和测试数据。
训练数据通常包含一组已经标记好的图像和相应的标签。
为了方便处理，我们可以将图像转化为一维向量，并将标签转化为二进制编码。
matlab神经网络工具箱怎么用
matlab神经网络工具箱怎么用标题：Matlab神经网络工具箱的使用方法导言：Matlab神经网络工具箱是一个功能强大的工具，用于建立、训练和评估各种类型的神经网络。
本文将介绍如何使用Matlab神经网络工具箱进行神经网络的建立、训练和评估，帮助您更好地理解和使用这个工具箱。
一、Matlab神经网络工具箱的安装首先，您需要确保已成功安装了Matlab软件。
然后，您可以通过以下步骤来安装Matlab神经网络工具箱：1. 打开Matlab软件。
2. 在工具栏上选择“工具”菜单。
3. 在下拉菜单中选择“添加预定目录”。
4. 在弹出的窗口中，选择“文件夹”选项。
5. 点击“浏览”按钮，并选择包含神经网络工具箱的文件夹。
6. 点击“选择文件夹”按钮，然后点击“添加文件夹”按钮。
7. 点击“关闭”按钮，完成神经网络工具箱的安装。
二、神经网络的建立Matlab神经网络工具箱提供了多种类型的神经网络模型，如前馈神经网络、递归神经网络和自组织神经网络。
下面我们以前馈神经网络为例，介绍神经网络的建立方法：1. 打开Matlab软件，并在命令窗口中输入“nprtool”命令，打开“神经网络模式选择器”窗口。
2. 在“神经网络模式选择器”窗口中，选择“构建”按钮。
3. 在“神经网络模式选择器”窗口中，选择“前馈神经网络”选项，并点击“下一步”按钮。
4. 在“选择网络架构”窗口中，选择神经网络的层数、神经元数量和输入、输出数据的维度。
5. 点击“下一步”按钮，然后点击“完成”按钮，完成神经网络的建立。
三、神经网络的训练神经网络的训练是指通过将已知的输入和输出数据进行反复迭代调整网络参数，从而使网络能够更好地拟合输入输出之间的关系。
下面我们介绍神经网络的训练方法：1.在命令窗口中输入“trainlm”命令，选择Levenberg-Marquardt算法作为训练函数。
2.输入训练数据和目标数据，通过“trains”命令开始训练神经网络。
MATLAB中的神经网络工具箱详解
MATLAB中的神经网络工具箱详解神经网络是一种模拟人脑神经系统工作方式的计算模型，广泛应用于科学、工程和金融等领域。
而在MATLAB软件中，也有专门的神经网络工具箱，提供了丰富的功能和算法，用于实现神经网络的建模、训练和应用。
本文将对MATLAB中的神经网络工具箱进行详细的解析和介绍。
一、神经网络基础知识在深入了解MATLAB神经网络工具箱之前，我们首先来了解一些神经网络的基础知识。
1. 神经元和激活函数神经元是神经网络的基本单位，它接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数将输入转化为输出。
在MATLAB中，可以使用`newff`函数创建一个前馈神经网络，可以通过`sim`函数进行网络的模拟和计算。
2. 训练算法神经网络的训练是指通过一系列的输入和输出样本来调整网络的参数，使得网络能够正确地学习和推断。
常用的训练算法包括误差逆传播算法（Backpropagation）、Levenberg-Marquardt算法等。
在MATLAB中，可以使用`train`函数进行网络的训练，可以选择不同的训练算法和参数。
二、MATLAB神经网络工具箱的使用1. 创建神经网络对象在MATLAB中，可以使用`newff`函数创建一个前馈神经网络对象，该函数的参数包括网络的结构、激活函数等。
例如，`net = newff(input, target, hiddenSize)`可以创建一个具有输入层、隐藏层和输出层的神经网络对象。
2. 设置神经网络参数创建神经网络对象后，可以使用`setwb`函数设置网络的权重和偏置值，使用`train`函数设置网络的训练算法和参数。
例如，`setwb(net, weights, biases)`可以设置网络的权重和偏置值。
3. 神经网络的训练神经网络的训练是通过提供一系列的输入和输出样本，调整网络的参数使得网络能够正确地学习和推断。
在MATLAB中，可以使用`train`函数进行网络的训练，该函数的参数包括训练集、目标值、训练算法和其他参数。
pytorch 常用的函数
pytorch 常用的函数
PyTorch是一个非常强大的深度学习框架，提供了许多常用的函数和类。
以下是一些PyTorch中常用的函数：
1. `torch.Tensor`：这是PyTorch中最重要的一个类，用于表示多维数组。
它提供了很多操作和函数，如形状变换、索引、切片、数学运算等。
2. `torch.nn`：这个模块提供了许多神经网络相关的类和函数，如线性层(Linear)、卷积层(Conv2d)、池化层(Pool)、激活函数(ReLU、Sigmoid等)等。
3. `torch.optim`：这个模块提供了许多优化算法，用于更新模型的权重，如梯度下降法(SGD)、Adam等。
4. `torch.nn.functional (nn.functional)`：这个模块提供了许多函数，用于在PyTorch的张量上进行各种操作，如前向传播(forward)、线性(linear)、卷积(conv2d)等。
5. `torch.utils`：这个模块提供了一些辅助函数，如加载数据集(load_dataset)、把数据加载到模型(train_loader)、评估模型性能(test_loader)等。
以上只是一些常用的函数和类的简单示例。
PyTorch提供了丰富的功能，可以满足各种深度学习任务的需求。
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calca
计算网络输出和其他标示信号
calcal
计算单个时间步长的网络信号
calce
计算层误差
calcel
计算单个时间步长的层误差
calcgx
用单个向量计算权值和阈值性能梯度
calcjejj
计算jacobian性能向量
calcjx
用单个向量计算权值和阈值性能jacobian矩阵
calcpd
计算延时的网络输入
calcperf
计算网络输出、信号和性能
formx
将阈值和权值组成单一向量
getx
用一个单一向量获取所有网络权值和阈值
setx
用一个单一向量设置网络权值和阈值
向量函数
cell2mat
将一个矩阵的细胞数组组合成为一个矩阵
combvec
创建向量的所有组合
con2seq
将并行向量转换为序列向量
concur
学习函数
learncon
Conscience阈值学习函数
learngd
梯度下降法权值/阈值学习函数
learngdm
带有动量的梯度下降权值/阈值学习函数
learnh
Hebb权值学习函数
learnhd
退化的Hebb权值学习函数
learnis
内星（Instar）权值学习函数
learnk
Kohonen权值学习函数
prestd
数据规范化（均值为0，单位标准差）
tramnmx
传递预处理最大最小值的数据
trapca
传递经过prepca计算过的pca矩阵的数据
trastd
传递预先计算过均值和标准差的数据
Simulin支撑函数
genism
为神经网络仿真生成一个Simulink模型
拓扑函数
pridtop
矩形拓扑函数
hextop
神经网络工具箱函数
函数与网络类型
assocl
相关学习规则
backpop
BP网络
elman
Elman反馈网络
hopfield
hopfiield反馈网络
linnet
线性网络
lvq
学习向量量化网络
percpt
感知器网络
selforg
自组织网络
函数分类说明
分析函数
errsurf
单输入神经元误差面
maxlinlr
六角形拓扑函数
randtop
随机拓扑函数
训练函数
trainb
利用权值和阈值学习规则进行批处理训练函数
trainbfg
BFGS拟牛顿回退训练函数
trainbr
Bayesian标准化训练函数
trainc
循环一次递增修正训练函数
traincgb
Powell-Beale共轭梯度的BP算法训练函数
traincgf
网络输入求和的导数函数
网络输入函数
netprod
网络输入求积函数
netsum
网络输入求和函数
网络初始化
initlay
逐层网络初始化函数
网络应用函数
adapt
允许一个神经网络自适应调节
disp
显示一个神经网络的属性
display
显示一个神经网络变量的名称和属性
init
初始化一个神经网络
sim
仿真一个神经网络
线性神经元最大学习速率
距离函数
boxdist
两个位置向量之间的距离
dist
欧几里得距离函数
linkdist
Link距离函数
mandist
Manhattan距离函数
图形接口函数
nntool
神经网络工具箱图形用户界面
网络差初始化函数
initnw
Nguyen-Widrow层初始化函数
initwb
阈值和权值层初始化函数
权值导数函数
ddotprod
权值点乘的导数函数
权值函数
dist
Euclidean距离权值函数
dotprod
权值点乘函数
mandist
Manhattan距离权值函数
negdist
负距离权值函数
normprod
规范化权值点乘函数
trainoss
一步正割的BP算法训练函数
trainr
随机依次递增修正训练函数
trainrp
能复位的BP算法训练函数（Rprop）
trains
顺序依次递增修正训练函数
trainscg
量化连续梯度的BP算法训练函数
传递函数导数函数
dharmlim
强限幅传递函数导数
dhardlims
对称强限幅传递函数导数
plotvec
用不同的颜色绘制向量
预处理和后处理函数
postmnmx
将已被prenmmx规范化的数据进行反规范化处理
posterg
应用线性回归分析对网络响应进行后期处理
poststd
将已被prestd.规划化的数据进行反规范化处理
premnmx
数据规范化（-1和1之间）
prepca
对输入数据进行主要组成部分的分析
plotbr
绘制应用bayesian规则训练的网络
plotep
绘制权值和阈值在误差面上的位置
plotes
绘制单输入神经元的误差面
plotpc
在感知器向量图上绘制分类线
plotperf
绘制网络性能函数
plotpv
绘制感知器输入/输出向量
plotsom
绘制自组织特征映射
plotv
将向量绘制成从原点出发的直线
dmse
均方误差性能函数导数
dmsereg
均方误差w/reg性能函数导数
dsse
误差平方和性能函数导数
性能函数
mae
平均绝对误差性能函数
mse
均方误差性能函数
msereg
均方误差w/reg性能函数
sse
误差平方和性能函数
绘图函数
hintonw
权值矩阵的hinton图
hintonwb
权值矩阵和阈值向量的hinton图
train
训练一个神经网络
网络创建函数
network
创建一个自定义神经网络
newc
创建一个竞争层
newcf
创建一个多层前馈BP网络
newelm
创建一个ElmanBP网络
newff
创建一个前馈BP网络
newffd
创建一个前馈输入延迟BP网络
newgrnn
创建一个广义回归神经网络
newhop
创建一个hopfield反馈网络
learnlv1
LVQ1权值学习函数
learnlv2L
VQ2权值学习函数
learnos
外星（Outstar）权值学习函数
learnp
感知器权值和阈值学习函数
learnpn
标准化感知器权值和阈值学习函数
learnsom
自组织映射权值学习函数
learnwh
Widow-Hoff权值和阈值学习函数
线性搜索函数
srchbac
应用回退搜索法的一维最小化
srchbre
应用Brent方法的一维间距定位
srchcha
应用Vharalambous方法的一维最小化
srchgol
应用黄金分割搜索法的一维最小化
srchhyb
应用二元/三元综合搜索法的一维最小化
网络输入导数函数
dnetprod
网络输入求积的导数函数
dntsum
dlogsig
对数S型传递函数导数
dposlin
正线性传递函数导数
dpurelin
线性传递函数导数
dradbas
径向基传递函数导数
dsatlin
饱和线性传递函数导数
dsatlins
对称饱和线性传递函数导数
dtansig
正切S型传递函数导数
dtribas
三角基传递函数导数
传递函数
compet
竞争传递函数
Fletcher-Powell共轭梯度的BP算法训练函数
traind
梯度下降的BP算法训练函数
traindga
有自适应学习率lr的梯度下降BP算法训练函数
traingdm
有动量的梯度下降BP算法训练函数
traingdx
有动量和自适应lr的梯度下降BP算法训练函数
trainlm
Levenberg-Marquardt的BP算法训练函数
vec2ind
将向量转换为标量
权值和阈值初始化函数
initcon
Conscience阈值初始化函数
initzero
零权值和阈值初始化函数
midpoint
中点权值初始化函数
randnc
规范化列向量权值初始化函数
randnr
规范化行向量权值初始化函数
rands
对称随机权值/阈值初始化函数
revert
改变网络权值和阈值至前一次的初始化函数
创建并行阈值向量
ind2vec
将标量转换为向量
mat2cell
将矩阵拆开成为矩阵的细胞数组
minmax
矩阵行向量的范围
normc
矩阵列向量的规范化
normr
矩阵行向量的规范化
pnormc
矩阵列向量的拟规范化
quant
数量离散化成为数量级
seq2con
将序列向量转换为并行向量
sumsqr
矩阵元素的平方和