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matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎么調(diào)用simulink？

在控制臺輸入nntool打開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，但不排除很老的版本沒有這個(gè)工具箱。如果你遇到這種情況，建議你安裝更新的版本。

matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱分別怎么用？

1點(diǎn)擊Apps，在搜索框輸入n

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中，參數(shù)的設(shè)置或者調(diào)整，有什么方法可以采用？

如果對你有幫助，請喜歡。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)(如2個(gè)輸入，3個(gè)隱節(jié)點(diǎn)，1個(gè)輸出)建立后，一般需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值和閾值。目前一般采用梯度下降法、牛頓法、Levinberg-Marott法、狗腿法等搜索算法求解權(quán)值和閾值。這些算先初始化一個(gè)解，在這個(gè)解的基礎(chǔ)上確定一個(gè)搜索方向和一個(gè)移動步長(不同的確定方向和步長的方法使得各種算法適合解決不同的問題)，這樣初始解就是基于這個(gè)方向的。然后更新為新解，然后繼續(xù)尋找下一個(gè)移動方向的步長。這樣目標(biāo)函數(shù)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的預(yù)測誤差)就會不斷下降，最終可以找到解決方案，使目標(biāo)函數(shù)(預(yù)測誤差)變小。在尋找解的過程中，如果步長過大，搜索會不仔細(xì)，優(yōu)秀的解可能會被越過，而如果步長過小，尋找解的過程就會太慢。因此，適當(dāng)設(shè)置步長非常重要。學(xué)習(xí)率調(diào)整原始步長(即梯度下降法中梯度的長度)。如果學(xué)習(xí)率為lr 0.1，那么梯度下降法中每次調(diào)整的步長為0.1*梯度，而matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的lr代表初始學(xué)習(xí)率。由于matlab工具箱為了在求解的不同階段更智能地選擇合適的步長，使用了可變的學(xué)習(xí)率，它會根據(jù)上一個(gè)解的調(diào)整對目標(biāo)函數(shù)的影響來調(diào)整學(xué)習(xí)率，然后根據(jù)學(xué)習(xí)率來決定步長。機(jī)理如下:如果newE2/E2 gt maxE_inc%，如果誤差上升超過閾值lr lr * lr_dec%，則學(xué)習(xí)率降低；如果誤差減小lr lr * lr_inc%，學(xué)習(xí)率將增加。見《[重要]寫自己的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(traingd)》 ;詳細(xì)內(nèi)容請見《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之家》 Netinfo中的文章，其中包含了matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中梯度下降法的簡化代碼。如果有幫助，會提高學(xué)習(xí)率。祝你學(xué)習(xí)愉快。