【神经网络学习笔记】非线性函数拟合

最新推荐文章于 2025-09-08 17:03:09 发布
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#神经网络 #BP神经网络

这篇博客介绍了如何利用MATLAB神经网络工具箱中的newff函数进行神经网络构建，并通过train函数进行训练，以实现非线性函数的拟合。文章提到了训练过程中主要使用的参数，如输入数据P、目标数据T、以及训练记录tr。

matlab中自带神经网络工具箱，我们可以很方便的建立神经网络，主要用到3个函数


1.newff构建函数

newff函数的格式为：
net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF），函数newff建立一个可训练的前馈网络。输入参数说明：
PR：Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值；
Si：第i层神经元个数；
TFi：第i层的传递函数，默认函数为tansig函数；
BTF：训练函数，默认函数为trainlm函数；
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【BP神经网络-非线性函数拟合】
weixin_46263379的博客
02-14 1341
建立神经网络模型，采用神经网络对非线性函数进行拟合，并进行误差评估
BP神经网络非线性函数拟合
s0302017的博客
12-30 7243
基于BP神经网络的非线性函数拟合算法流程可以分为BP神经网络构建、BP神经网络训练和BP神经网络预测三步。 BP神经网络构建：根据拟合非线性函数特点确定BP神经网络结构。 BP神经网络训练：用非线性函数输入输出数据训练神经网络，使训练后的网络能够预测非线性函数输出。 BP神经网络预测：用训练好的网络预测函数输出，并对预测结果进行分析 %输入数据 x=rand(1,1500); y=ran...
BP神经网络进行非线性函数拟合
01-13
BP神经网络进行非线性函数拟合，大家可以直接拿去用的
深度神经网络 “拟合复杂非线性函数”
最新发布
weixin_47696437的博客
09-08 366
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BP神经网络非线性函数拟合应用
weixin_30710457的博客
06-11 738
%% BP神经网络的输入输出数据 % clear all % clc % x=rand(1,1500); % y=rand(1,1500); % p=[x;y]'; % z=x.^2-y.^2+3; % save x x % save y y % save p p % save z z %% clear all clc %% 训练数据预测数据提取及归一化 % 下载输入输出数据 % loa...
BP神经网络拟合非线性函数
weixin_30887919的博客
07-13 1364
BP神经网络拟合非线性函数 转载于:https://www.cnblogs.com/liuys635/p/11181290.html
【神经网络】{2} ——计算复杂的非线性假设模型（0）（学习笔记）
01-20
这些基本的逻辑运算（AND和OR）为我们展示了神经网络如何通过权重和偏置的配置来近似任何非线性函数。然而，对于更复杂的函数，如XOR或XNOR，单层神经网络是不够的。这就是多层神经网络（深度学习的基础）的用武之地...
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张竞成的博客
07-18 8953
我们知道，在建立神经网络的时候，需要给gege
TensorFlow 深度学习笔记 从线性分类器到深度神经网络
06-20
它可以将一半的数据直接丢掉，强迫神经网络学习 redundant 的知识，以作为损失部分的补充。 评估神经网络 在评估神经网络时，不需要 DropOut，因为需要确切的结果。可以将所有 Activation 做平均，作为评估的依据...
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07-28
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05-13
深度学习 神经网络 BP 多层感知机 非线性函数 拟合 matlab
应用2：BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
05-20
matlab学习教程，这是为新手入门最适合不过的matlab教程了。
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12-12
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01-21
利用BP神经网络逼近非线性函数(不使用网络工具箱)，可自行修改节点数，学习率等参数。
【机器学习、神经网络】拟合非线性函数y = x**2 - 2（部分问题未解决）
胡侃有料的博客
04-11 2256
every blog every motto: There’s only one corner of the universe you can be sure of improving, and that’s your own self. 0. 前言 记录两种方式拟合非线性函数及其预测 神经网络对于非训练区间不能很好的进行预测，暂时未解决。 1. 正文 问题： 拟合函数 y = x2x^2x2 - 2 ,训练数据输入在[-1,1]范围，测试区间在[1,3] 2.1 机器学习（多项式拟合） 简单来说就是求Y
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Dechin的博客
05-15 1100
技术背景 在前面的几篇博客中，我们分别介绍了MindSpore的CPU版本在Docker下的安装与配置方案、MindSpore的线性函数拟合以及MindSpore后来新推出的GPU版本的Docker编程环境解决方案。这里我们在线性拟合的基础上，再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合多变量非线性函数的解决方案。 环境配置 在按照这篇博客中的方法进行安装和配置之后，可以在本地的dock...
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import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt train_feature=np.zeros((10000,2)) train_label=np.zeros((10000,1)) x=np.linspace(-np.pi,np.pi,100) y=np.linspace(-np.pi,np.pi,100) for i in range(100): for j in range(100):
机器学习笔记：神经网络前向传播解析
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