matlab最简单的神经网络 relu函数在matlab怎么定义？
relu函数在matlab怎么定义？
relu函数在matlab定义，决定最简单的一类神经网络，只有一一个隐层、和输入输出层的网络。也就是说计算变量组样本，我们网络的经验损失函数是可以写成：那就是我们要优化的权重：属於然后输入层到隐层的权重，华指隐层到输出来层的权重。
这里我们取损失函数和ReLU充当我们的激活函数。即上式中（用代表对向量每一个元素取maxv）
用matlab做神经网络迭代时，每次迭代到400多就卡住了，迭代不了？
从现实结果看，在这三步迭代后，计算出Performance相对权重的梯度时，再次出现了常数，倒致很难修改权重了
给出一组数据，如何用MATLAB去预测将来的数据？
诸如你有100个数据，之后10个数据只能键入，没有输出的结果，设定好前80组数据为训练样本，神经网络就开始学习，有10组数据以及检测样本，要注意用处检测检测学的模型有无达到了预期好效果，要是检测效果还也可以，就这个可以然后输入到最后10组数据参与模拟仿真了
怎样使用matlab做曲线拟合？
方法一、用数据曲线拟合工具箱CurveFittingTool
再打开CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中输入cftool，即可再次进入数据拟合工具箱。
输入两组向量x，y。
简单在Matlab的命令行键入两个向量，一个向量肯定是你要的x坐标的各个数据，至于一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后简单假设叫x向量与y向量，也可以在workspace里面看见了这两个向量，要切实保障这两个向量的元素数一致，假如不一致的话是没法在工具箱里面通过数据拟合的。
.例如在命令行里键入下列选项中数据:
x [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71,70,33]
y[0.0126050.0131150.0168660.0147410.0223530.0192780.0418030.0380260.0381280.088196]
数据的选取。先打开曲线曲线拟合共工具界面，然后点击最左边的Xdata和Ydata，你选刚刚键入的数据，过了一会儿界面中会再次出现这组数据的散点图。
你选模型拟合方法，直接点击Fit
左侧results为数据拟合结果，下方表格为误差等统计数据。
方法二、用神经网络工具箱
1、然后打开神经网络工具箱，在commandwindow内输入nftool，刚刚进入Neuralfittingtool
2、导入数据，直接点击next，导入Inputs为x，Targets为y。
3、选择类型网络参数，再点击next，你选训练什么集和测试集数量，点next，选追踪层节点个数。
4、训练数据，点next，选train。
5、草图曲线拟合曲线，训练结束后电机plotfit
训练结果参数在练习完后自动出现弹出
神经网络工具箱可以用command写，请收索关键字matlab神经网络工具箱函数。
方法三、用polyfit函数写
polyfit函数是matlab中应用于接受曲线拟合的一个函数。其数理基础是最小二乘法曲线计算得到原理。曲线数据拟合：已知离散化方法点上的数据集，即己知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散时间信号点上尽可能接近变量的值。
动态创建方法：apolyfit(xdata,ydata,n)，
其中n来表示多项式的极高阶数，xdata，ydata为即将拟合的数据，它是用数组的输入输入。输出参数a为拟合多项式ya1x^,共n1个系数。
%样例程序Apolyfit(x,y,2)zpolyval(A,x)plot(x,y,r*,x,z,b)
方法四、一一写算法做拟合
请可以参考数值分析教科书，拟合、插值方法较多，算法根本不紧张，灵话套用循环表就行
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