1、MATLAB 神经网络入门指南

MATLAB 神经网络入门指南

1. 神经网络设计流程

神经网络设计过程主要包含七个步骤：
1. 收集数据 ：为神经网络的训练和验证提供基础，通常在神经网络工具箱软件框架外进行。
2. 创建网络 ：构建神经网络的基本架构。
3. 配置网络 ：使网络与要解决的问题相匹配，依据样本数据来调整网络参数。
4. 初始化权重和偏置 ：为网络的权重和偏置赋予初始值。
5. 训练网络 ：通过调整权重和偏置，优化网络性能以完成特定任务。
6. 验证网络 ：评估网络在未参与训练的数据上的性能。
7. 使用网络 ：将训练好的网络应用于实际问题。

以下是该流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[收集数据] --> B[创建网络]
    B --> C[配置网络]
    C --> D[初始化权重和偏置]
    D --> E[训练网络]
    E --> F[验证网络]
    F --> G[使用网络]

2. 神经网络工具箱的使用级别

神经网络工具箱软件有四种使用级别：
1. 图形用户界面（GUIs） ：在“Getting Star