前幾天簡單操作了第一章的音訊資料分類的神經網路**，然後發現matlab有自帶的神經網路的gui
7.28
分析神經網路gui引數，根據之前的資料設定引數構建神經網路
之前運用的資料庫是做音訊分類，在這裡就選擇**神經網路gui
這裡我用的是解決資料擬合問題的神經網路，用了和**不同的演算法來估計效能。
next，選擇資料庫，因為input資料庫的資料是2000x2矩陣，output為1x2000矩陣，需要對input矩陣作轉置，這裡直接選用**執行留下的_train矩陣
next,因此只有1900組資料可以使用，拿1500組資料做訓練，這估計也是gui介面的bug，不能隨意設定比例，只能5%浮動，第乙個是訓練資料的比例，我設定成75%，1425組，第二個是神經網路泛化能力測試的資料，在泛化能力停止改進時，就停止神經網路的訓練，第三個是測試資料組，用來檢測神經網路的效能
next，設定神經網路隱藏神經元個數，預設是10個，好像只能設定一層的隱藏神經元。
next，左上角選擇訓練演算法，有三種，第一種占用記憶體大，第二種執行時間長，第三種占用記憶體小，資料泛化後停止訓練。左上角mse（mean square error）平均平方誤差，越小，說明**值和設定值越接近，p（回歸值）表示**值和設定值的關係度，越大，關係越密切
matlab神經網路工具箱
1 聚類 2 輸入輸出得擬合關係 3 模式識別和分類 4 動態時間序列 下面我們分別來看一下這些神經網路工具箱得使用 這是乙個簡單的對輸入輸出資料進行擬合得工具箱，使用具有隱藏層得神經網路結構。在本文中選取樣例，13 256得矩陣，表示256個人得13項身體指標樣本資料。在進行了前面比較簡單的選擇之...
MATLAB神經網路工具箱函式
說明 本文件中所列出的函式適用於matlab5.3以上版本，為了簡明起見，只列出了函式名，若需要進一步的說明，請參閱matlab的幫助文件。1.網路建立函式 newp 建立感知器網路 newlind 設計一線性層 newlin 建立一線性層 newff 建立一前饋bp網路 newcf 建立一多層前饋...
MATLAB 神經網路工具箱函式
說明 這裡所列出的函式適用於 matlab5.3 以上版本，為了簡明起見，只列出了函式名，若需要進一步的說明，請參閱 matlab 的幫助文件。newp 建立感知器網路 newlind 設計一線性層 newlin 建立一線性層 newff 建立一前饋 bp 網路 newcf 建立一多層前饋 bp 網...