基于simulink的神经网络/深度学习建模学习总结

本文介绍了基于Simulink的神经网络/深度学习建模步骤,包括确定模型结构和参数、搭建模型、配置训练参数、加载和预处理数据、训练模型、评估模型以及优化模型。通过Simulink的Neural Network Toolbox模块,可以方便地构建和训练模型。

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Simulink教程目录

目录

1、神经网络/深度学习基本原理

2、Simulink神经网络/深度学习建模步骤

2.1 确定模型结构和参数

2.2 搭建模型

2.3 配置训练参数

2.4 加载和预处理数据

2.5 训练模型

2.6 评估模型

2.7 优化模型


       随着人工智能技术的飞速发展,神经网络和深度学习在各个领域得到了广泛应用。Simulink作为MATLAB的一个重要组件,为神经网络和深度学习的建模与仿真提供了强大的支持。基于Simulink的神经网络/深度学习建模的步骤,并通过一个具体案例进行分析。

1、神经网络/深度学习基本

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